一种基于深度学习及机器视觉的产品质量检测系统

本发明涉及产品质检技术领域，尤其为一种基于深度学习及机器视觉的产品质量检测系统，包括多模态图像采集模块、深度学习缺陷检测模块、动态资源调度模块。多模态图像采集模块用高分辨率相机阵列与自适应光源，全方位采集产品图像；深度学习缺陷检测模块经双路径残差去噪、多尺度上下文感知及图拓扑缺陷分类，精准识别缺陷；动态资源调度模块依据检测结果，借技能图谱、蚁群算法等实现人员、物料合理调度与产线平衡；增强现实交互模块以全息投影和多模态交互，直观展示缺陷并提供维修导航；自进化检测模型能基于新样本更新权重，多物理场仿真模块模拟缺陷对产品力学性能影响。本发明检测精度高、效率快，显著提升产品质量检测与生产管理水平。