一种基于机器视觉的自动化装配异常检测方法及系统

本发明公开了一种基于机器视觉的自动化装配异常检测方法及系统，利用DINO模型预训练的网络结构对采集到的螺钉安全绳图像进行特征提取，通过自监督学习和知识蒸馏提取图像特征，生成核心集；使用贪心选择算法对核心集进行采样，对核心集进行筛选和聚集以完成安全绳图像的提取；通过Kmeans算法对筛选后的特征集进行聚类，再利用全连接高斯条件随机场、阈值分割及面积筛选算法完成安全绳图像的提取；利用SAM大模型及得到的安全绳图像，进行先验提示框的输入，完成螺钉图像的提取；根据提取的安全绳图像和螺钉图像，利用位置判断知识判断螺钉安全绳的安装，实现装配异常检测。确保了螺钉安全绳图像的精准分割和判别，提高了自动化检测的效率和可靠性。