摘要
本发明公开了一种基于视觉监测的涂层厚度检测系统及方法,涉及视觉监测技术领域,包括通过几何光学对涂层厚度进行初步预测;基于预处理后的涂层表面图像和初步预测值,通过多通道神经网络,进行涂层厚度预测;根据涂层预测的厚度,进行瑕疵识别与评估,生成最终的涂层厚度与瑕疵综合评估结果;通过瑕疵综合评估结果,进行实时反馈。本发明通过实时采集涂层表面图像并进行预处理,结合几何光学进行初步厚度预测,通过多通道神经网络进行精确的涂层厚度预测,显著提高了预测的精度和自适应能力。通过瑕疵识别与评估模块,综合考虑涂层表面瑕疵的类型、形状、复杂度和位置,精准识别并定量评估涂层瑕疵,从而提升了瑕疵检测的准确性和鲁棒性。
技术关键词
涂层厚度检测方法
瑕疵
厚度检测系统
多通道
视觉
复杂度
深度卷积神经网络
图像分析算法
高分辨率相机
模块
神经网络结构
表达式
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