基于计算机视觉的新能源材料微观缺陷识别方法及系统

本发明涉及计算机视觉和材料科学技术领域，尤其涉及基于计算机视觉的新能源材料微观缺陷识别方法及系统，其方法包括：首先通过多模态光学干涉和光声成像技术采集数据，并进行特征对齐和融合；然后对预处理数据进行自适应信号解耦，并通过多尺度迭代反演和网格优化重构缺陷区域；最后，通过迁移学习和多层次反馈优化动态调整模型参数，提升系统的识别精度和适应性；本发明能够准确识别风电材料中的微观缺陷，为设备的维护决策提供科学依据。