IC693CHS398RR

IC693CHS398RR 检测算法识别漆面缺陷的过程分以下 4步：图像采集、预处理、特征提取和分类决策。

图像采集是指通过检测系统获取到的车身不同部位漆面的图像信息。

预处理主要是指图像处理中的灰度化处理、图像滤波、裁剪分割、形态学处理操作，去除非必要检测区域，加强图像的重要特征，使缺陷特征更容易被提取出来。

特征提取是指采用某种度量法则，进行缺陷特征的抽取和选择，简单的理解就是将图像上的漆面缺陷与正常漆面，利用某种方法将它们区分开。

分类决策是指构建某种识别规则，通过此识别规则可以将对应的特征进行归类和判定，主要应用于漆面缺陷的分类， 以指导后续的打磨抛光操作。

目前，常用的漆面缺陷检测算法主要分为 2类：传统图像算法和深度学习算法。这2种算法的主要区别在于特征提取和分类决策的差异。

传统图像算法

传统图像算法中特征提取主要依赖人工设计的提取器，需要有专业知识及复杂的参数调整过程，分类决策也需要人工构建规则引擎，每个方法和规则都是针对具体应用的，泛化能力及鲁棒性较差。具体到缺陷检测的应用场景，需要先对缺陷在包括但不限于颜色、灰度、形状、长度等的一个或多个维度上进行量化规定， 再根据这些量化规定在图像上寻找符合条件的特征区域， 并进行标记。

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