基于图像处理的机器人零件生产监测方法

本发明涉及图像处理领域，更具体地，本发明涉及基于图像处理的机器人零件生产监测方法，方法包括：获取机器人零件的生产数据和零件图像，设置数据标签，生成历史材质数据集；训练预设神经网络中，得到异常检测模型，实时获取生产数据，输入到异常检测模型中，得到异常检测结果；获取实时生产图像前预设个数的零件图像以及对应生产数据的异常检测概率进行加权融合，获取融合图像，并计算融合图像的熵作为标准阈值，并判断零件表面异常结果，根据表面异常结果和异常检测结果，获取当前机器人零件生产状态。本发明通过异常检测模型的异常检测概率与正常的零件图像进行加权，得到融合图像的标准阈值，从而提高检测准确率。