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本发明涉及一种基于机器视觉的橡胶密封圈表面缺陷检测方法，属于检测领域。本发明针对O型橡胶密封圈生产线上基于机器视觉的自动化检测环节中存在的缺陷检测方式普适性较差，容易漏检、误检等不足，设计了一种新型密封圈表面缺陷方法。此方法采取数据驱动策略，把不同尺度，不同方向的Gabor滤波器提取的图像纹理特征进行集成，并与支持向量机(SVM)相结合，辅以图像预处理技术和特征降维，训练出能够准确识别O型橡胶密封圈表面缺陷的分类器。此分类器可有效降低传统的Blob检测方法(图像预处理—＞图像分割—＞分离感兴趣区域—＞缺陷识别)的漏检和误检率，通用性更强。
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