一种基于大模型提高3D机器视觉检查与测量精度的方法

本发明提供了一种基于大模型提高3D机器视觉检查与测量精度的方法，包括以下步骤：通过多模态传感器采集目标物体的三维数据，自适应深度学习模型对数据进行处理，提取三维特征并实时调整模型结构参数；基于提取的三维特征，利用迁移学习技术将预训练模型的知识迁移至目标检测任务，并对模型进行微调；根据微调后的模型进行目标物体的三维测量与检查，生成位置、尺寸及形状数据；将检查结果实时反馈至工业自动化系统。本发明利用多模态数据融合、自适应模型动态调整及迁移学习技术，实现了复杂环境中的高精度目标检测和测量，有效提升了3D机器视觉的智能化和效率，适用于工业质量控制及自动化生产场景。