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作者：林晶;问轲;张学昌;刘永跃;
单位：哈尔滨商业大学;浙大宁波理工学院;宁波合力模具科技股份有限公司;
摘要：针对汽车机械零部件中检测效率低、误检率高等瓶颈问题，提出了一种结合图像处理技术的方法。基于汽车副车架表面结构复杂以及缺陷异形等特征，首先通过小波邻域收缩去噪和多尺度增强算法对零件图像进行预处理，再通过水平集函数初步定位缺陷区域，最后结合空间模糊聚类进一步精确定位缺陷区域，达到对零件表面缺陷识别的目的。对工件表面划伤、压痕、气孔三种缺陷进行检测。实验结果表明：该算法相对于其它两种算法的检测率分别93.3%、86%和90%，具有较高的检测成功率。为后续缺陷零部件分类奠定良好的基础且可以满足工业检测要求。
关键词：铝合金铸件;;缺陷检测;;图像处理;;水平集
基金资助：宁波市科技创新2025重大专项项目的资助（2019B10099）;; 黑龙江省属高校科技成果研发项目（TSTAU-R2018009）
