一种基于图像增强的汽车模具生产质量管控方法

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于图像增强的汽车模具生产质量管控方法。该方法包括：针对模具灰度图中的每一目标像素点，构建了双维度评价体系：基于目标像素点与其邻域内各像素点的梯度方向差异，确定方向一致性指标，以区分具有线性特征的毛刺与方向随机的噪声；通过统计移除该像素点对邻域灰度排序位次的影响，确定邻域灰度扰动指数，以精准识别孤立的椒盐噪声点。结合这两个指标计算出自适应增强权重，并用其修正非锐化掩膜算法。本发明通过计算自适应增强权重，实现对模具毛刺等真实缺陷的选择性显著增强，同时有效抑制噪声，提升了自动化质量管控的准确性与效率。