一种基于机器学习的汽车零件生产检测方法及系统

本发明涉及图像处理领域，更具体地，本发明涉及一种基于机器学习的汽车零件生产检测方法及系统，方法包括：采集轮毂图像并进行预处理，将预处理后的轮毂图像划分多个分块，获取每个分块的轮毂特征量；根据分块内每个像素点与所有像素点以及每个像素点与邻域内像素点之间的梯度差异与位置距离，以获取分块的相关序列和各像素点的近似区域序列；根据相关序列与近似区域序列之间的梯度差异以及轮毂特征量，计算每个像素点相关特征，以获取像素点的特征偏差程度；根据特征偏差程度计算轮毂缺陷度，并进行灰度增强，得到增强图像，根据增强图像进行脏污区域检测。本发明通过轮毂缺陷度对轮毂灰度图像进行增强，以得到精准的脏污位置。