摘 要：針對當(dāng)前汽車座椅皮革表面質(zhì)量檢測易受光照和皮革顏色影響等問題，筆者提出使用基于紅外熱像技術(shù)的汽車座椅皮革質(zhì)量檢測方法。本文以汽車座椅皮革為研究對象，在加熱的功率、時間、角度和距離等因素下，以試件表面溫度差異為目標(biāo)設(shè)計均勻?qū)嶒?，以回歸分析確定最優(yōu)的實驗參數(shù)，并進行迭代閾值分割處理，檢測結(jié)果表明細(xì)節(jié)特征清晰。

關(guān)鍵詞：紅外熱像；均勻設(shè)計；質(zhì)量檢測

傳統(tǒng)的汽車座椅皮革表面質(zhì)量檢測主要是靠人工完成的，朱凌云等［1］提出了一種基于視覺顯著模型的檢測方法；李健等［2］提出了采用改進決策樹結(jié)合前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇最優(yōu)的分類屬性的方法，大大縮短了檢測時間；賀福強等［3］采用小波重構(gòu)的方法對皮革表面進行了缺陷檢測；辛登科等［4］提出了一種可以比較準(zhǔn)確地檢測出皮革表面缺陷信息的算法。Patricio V等［5］提出了一種濕藍(lán)皮革缺陷分類的自動檢測方法。

本文提出一種基于紅外熱像技術(shù)的汽車座椅皮革質(zhì)量檢測方法，用迭代閾值分割算法處理紅外熱成像，實現(xiàn)汽車座椅皮革的質(zhì)量檢測。

1 實驗分析

1.1 均勻?qū)嶒炘O(shè)計

試件為汽車座椅皮革，實驗中所用的紅外熱像儀采用專業(yè)型檢測用紅外熱像Testo890-2。汽車座椅皮革表面溫度差的各影響因素及水平見表1。

表1 溫度差問題中的因素及水平

本文用均勻設(shè)計表進行實驗，結(jié)果如表2所示。

1.2 實驗結(jié)果分析

1.2.1 回歸模型的建立。對表2的實驗數(shù)據(jù)用以下模型進行回歸分析：

表2 均勻?qū)嶒灲Y(jié)果

在（1）式中，

為回歸系數(shù)，分別為加熱功率、時間、距離以及角度。

根據(jù)均勻?qū)嶒炘O(shè)計的實驗結(jié)果，利用均勻設(shè)計軟件進行回歸計算，得到的回歸方程如下所示：

為確認(rèn)所選的模型是否合適，需進行回歸診斷。進行回歸診斷的主要工具是殘差，回歸模型的具體計算結(jié)果與實驗結(jié)果見表3。

表3 回歸模型的計算結(jié)果與實驗結(jié)果

圖1所示的實驗值與回歸值之間的關(guān)系曲線，直觀體現(xiàn)了本文建立的回歸方程的合理性。

圖1 回歸值與實驗值比較

1.2.2 最優(yōu)因素水平的確定。根據(jù)回歸方程的極值點，最優(yōu)因素水平組合即加熱功率、時間、角度、距離分別為0.85kW、14s、45°、0.02m，得到的最終實驗圖像如圖2所示。

圖2 優(yōu)化的實驗圖像

2 基于紅外熱像技術(shù)的迭代閾值分割

利用迭代閾值分割算法對汽車座椅皮革原始光學(xué)圖像和熱像進行圖像分割，如圖3和圖4所示。

圖3 原始光學(xué)圖像分割結(jié)果

圖4 紅外熱成像分割結(jié)果

由圖3和圖4可以看出，迭代閾值法在處理汽車座椅皮革的紅外熱成像時，將缺陷從背景中分離出來，驗證了算法的有效性。

3 結(jié)論

本文針對汽車座椅皮革質(zhì)量檢測易受光照和工人主觀性的影響，提出了一種基于紅外熱像技術(shù)的汽車座椅皮革質(zhì)量檢測方法。實驗結(jié)果表明，分割后的圖像邊界形狀準(zhǔn)確，細(xì)節(jié)特征清晰。

責(zé)任編輯：xj

原文標(biāo)題：基于紅外熱像技術(shù)的汽車座椅皮革質(zhì)量檢測

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