一种基于机器视觉的模具异常管理系统及方法

本发明涉及模具管理技术领域，尤其为一种基于机器视觉的模具异常管理系统及方法，包括模具异常检测、故障预测与健康管理、智能维修与保养调度以及数据分析与可视化模块；模具异常检测模块利用高清摄像头和红外热像仪采集数据，通过卷积神经网络识别表面缺陷；故障预测与健康管理模块借助时间序列分析和机器学习技术预测故障风险并预警；智能维修与保养调度模块运用深度强化学习和遗传算法优化维修策略与任务分配；数据分析与可视化模块借助Grafana、Kibana展示数据并实现智能报警与决策支持。本发明实现了模具异常的精准检测、故障的有效预测、维修调度的优化以及数据的高效处理与可视化展示，提高了模具管理的智能化水平。