TSDMTGM 0015-2024 冲压成形件表面缺陷的机器视觉在线检测方法

在TSDMTGM 0015-2024《冲压成形件表面缺陷的机器视觉在线检测方法》标准中，有一项重要的更新是关于“基于深度学习的图像处理算法”的应用要求。与旧版相比，新版标准不仅强调了算法的重要性，还具体规定了其在实际检测中的应用步骤和参数设置。

以“基于深度学习的图像预处理”为例，新版标准提出了更为详细的实施指南。首先，在数据采集阶段，需要确保光源稳定且均匀，避免因光照不均导致的误检。其次，对于图像的预处理部分，新版标准建议使用自适应直方图均衡化技术来增强图像对比度，这一步骤可以有效提升后续深度学习模型对细微缺陷的识别能力。

具体操作上，第一步是收集足够的样本数据，包括正常品和带有缺陷的产品图片。第二步是对这些原始图像进行预处理，其中包括去除噪声、调整亮度和对比度等基本操作。第三步则是利用自适应直方图均衡化算法，该算法能够根据图像局部区域的像素分布自动调整对比度，使得图像中的特征更加明显。最后，在完成上述所有准备工作后，将处理好的图像输入到训练好的深度学习模型中进行缺陷分类和定位。

通过遵循新版标准提供的这些具体指导原则，企业可以在实际生产过程中更有效地运用机器视觉技术来检测冲压成形件表面缺陷，从而提高产品质量控制水平并降低次品率。