一种基于机器视觉的汽车零部件装配在线检测平台

本发明涉及一种基于机器视觉的汽车零部件装配在线检测平台，属于图像识别技术领域。包括检测识别模块，通过缺陷图像数据库加载数据集并随机打乱划分为训练集和测试集；通过数据集的数据表信息提取关键特征；训练集的图像数据先经过VGG16型卷积神经网络进行特征提取；然后在RPN中引入先验框设计和先验知识迁移学习生成一组区域提议；最后经过分类与回归得到模型的输出；重复模型训练步骤，不断迭代得到最优超参数。本发明通过采用添加微量噪声和特征损失度量的数据增强方法，在扩大汽车零部件缺陷数据集的同时保障了图像细节的还原度；同时将提取的先验知识用于识别模型中先验框设计的指导，进一步提高了先验框的生成的效率和准确性。