基于机器视觉的涂料缺陷检测方法及系统

本发明涉及图像处理领域，具体涉及基于机器视觉的涂料缺陷检测方法及系统，通过工业相机采集涂料表面图像，结合光照校正因子进行亮度修正；然后融合颜色波动与纹理特征构建波动因子，用于优化超像素分割的距离度量公式，实现对复杂表面区域的精准分割；最后利用卷积神经网络对超像素区域特征进行分类检测，识别涂料表面缺陷类型。本发明通过光照校正、波动因子构建、改进超像素分割算法和卷积神经网络分类，实现涂料表面缺陷的自动化精准检测与分类。