一种基于机器视觉的工业产品质量检测方法及系统

本公开了一种基于机器视觉的工业产品质量检测方法及系统，涉及质量检测技术领域，该系统运行中，通过工业相机和优化的光源布局，采用多角度拍摄实时对电子元器件进行高分辨率图像采集，对采集到的图像进行一系列优化处理，根据电子元器件的几何特性，提取形状、纹理和颜色特征，形成用于判别缺陷的关键参数，利用深度学习模型算法，识别出电子元器件的潜在缺陷，计算后获取：质量评估指数Q，根据特征提取和缺陷检测的计算结果，对每个元器件的质量做出综合评价，通过质量评估指数Q与第一预设阈值M与第二预设阈值N进行对比，获取质量评估等级，将不合格的检测信息反馈到生产线，剔除不合格元器件。