摘要
本发明公开了一种基于变形网络的实时图像识别划痕检测方法,包括以下步骤:S1:获取产品图像,对获取的产品图像进行预处理,使用改进的变形卷积神经网络提取预处理后的图像的特征,通过空间变换机制优化细节特征在特征图的空间分布,得到综合特征图;S2:使用改进的拓扑特征度量函数分析综合特征图的拓扑特征,识别潜在的划痕区域,利用自适应阈值和区域增长方法,动态调整阈值并扩展划痕区域,得到最终的划痕检测结果,展示和记录划痕检测结果,生成检测报告。本发明能够提升系统在复杂场景中的检测能力,以实现更高的检测精度和适应性,以及提升划痕检测系统的性能和可靠性。本发明还公开了一种基于变形网络的实时图像识别划痕检测系统。
技术关键词
划痕检测方法
拓扑特征
区域增长方法
图像采集模块
卷积神经网络提取
区块链技术
度量
集成模块
动态
图像采集装置
报告
阈值方法
像素
机制
提升系统
边缘检测
邻域
系统为您推荐了相关专利信息
棉花地膜
分类检测方法
PCA算法
重建误差
卷积神经网络模型
一体化传感器
图像边缘信息
液态镜头
对比度
Sobel边缘检测算法
雷达数据处理方法
固态激光雷达
视角
小波去噪算法
可调阈值