一种电动三轮车变速箱壳体缺陷识别方法及系统

本发明涉及变速箱壳体缺陷识别技术领域，公开了一种电动三轮车变速箱壳体缺陷识别方法及其系统。该方法通过工业相机实时获取变速箱壳体图片数据，经过数据预处理、图片超分辨率处理，采用改进的yolo v8算法训练的缺陷识别模型判断变速箱壳体是否存在缺陷。其中，图片超分辨率模型采用SRFormer算法训练得到，能够有效提升图片分辨率，增强细节特征。改进的yolo v8算法采用Swin Transformer提取多尺度特征，融合上下文信息，精确预测变速箱壳体缺陷位置、类别和置信度。当识别出缺陷时，通过分拣设备将存在缺陷的变速箱壳体从生产线上分拣出。本发明提高了变速箱壳体缺陷识别的准确性和效率，为电动三轮车变速箱壳体的质量控制提供有力支持，促进了生产效率的提升。