基于计算机视觉的新能源汽车配件表面缺陷测试方法

本申请涉及新能源汽车配件检测领域，尤其是涉及基于计算机视觉的新能源汽车配件表面缺陷测试方法，通过多源数据采集与预处理，动态调整光源，利用深度学习技术进行特征融合，自动提取缺陷的多层次特征。结合迁移学习与强化学习，实现缺陷智能分类、定位及严重程度评估。通过动态阈值调整与人工验证，确保检测准确性。最后，基于历史数据预测缺陷趋势，分析原因，提前预防，优化生产。该方法显著提高了检测效率与精度，增强了系统智能化与自适应性，促进了生产优化和质量控制。