摘要
本发明涉及表面缺陷检测技术领域,具体为一种铸造表面缺陷实时检测方法及系统,包括以下步骤:基于光学扫描数据,采集铸件表面纹理的三维坐标点,通过坐标拟合构建三维铸件模型,对三维铸件模型表面进行光学分析,识别出表面粒度和非规则纹理,建立铸件表面特征图。本发明中,通过优化对表面粒度和纹理的细致分析,实现对微小缺陷的早期识别,利用聚类算法分类增强了对多样化缺陷的识别能力,关键在于能够适应各种复杂场景,通过实时监测和数据分析,提高生产过程中的适应性和响应速度,减少了因缺陷引起的停机时间和废品率,时间序列分析的引入,使得长期质量趋势可视化,助力企业实施预防性维护策略,避免了重大质量事故和成本浪费。
技术关键词
铸件表面
实时检测方法
代表
铸件模型
数据
时间序列分析技术
深度学习网络
坐标点
聚类算法
像素点
铸件特征
纹理
边缘检测
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