摘要
本发明公开了一种基于图像识别的刨花板质量检测方法及系统,具体涉及图像识别技术领域;通过从不同批次中选择刨花板样本并人工标注边缘缺陷,结合局部灰度变化分析和纹理对比度差计算,提取出边缘光滑度变化率和纹理对比度差等关键特征,并将其转化为综合特征向量输入到机器学习模型中进行训练和预测,能够有效评估检测系统在边缘区域的质量识别准确性,并根据准确性分类结果进行反馈,在出现不完全准确识别时,通过对比历史批次的偏差,自动标记异常刨花板并提醒操作员复查,从而提高生产质量和安全性,避免次品流入市场,减少潜在的产品事故风险。
技术关键词
刨花板
内检测系统
纹理
对比度
机器学习模型
自动标记
偏差
时间段
分析模块
评估检测系统
亮度
数据采集模块
像素
预测误差
图像识别技术
样本
比率
表达式
边缘检测
系统为您推荐了相关专利信息
矩阵
组学特征
分类模型训练方法
特征生成方法
训练集
评分卡模型
征信数据处理方法
风险
对象
梯度提升决策树
注意力
变换器模块
图像生成方法
坐标
模型训练方法
多模态传感器
场景
图像处理方法
参数
图像处理装置
快速鉴定方法
致病菌检测方法
机器学习算法
朴素贝叶斯法
数据划分方法