基于机器视觉的产品质量检测辅助方法及系统

本发明公开了基于机器视觉的产品质量检测辅助方法及系统，属于产品智能生产技术领域，方法包括数据采集、图像处理、产品缺陷识别、产品质量检测和检测结果反馈。本发明采用深度卷积多尺度注意力网络模型进行产品缺陷识别，高效提取多尺度特征，使模型从细节到全局均有较好的感知能力，提升对细小缺陷的识别能力，且能有效去除背景干扰，进而实现高效准确的产品缺陷识别；采用参数优化的残差网络极限学习机进行产品质量检测，通过改进麻雀搜索算法优化模型参数，使模型能够适应多种产品类型的检测，具有较好的通用性和适应性，进而提高方法整体的实用性，有助于更好地保障产品质量。