摘要
本发明属于机器视觉技术领域,公开了一种基于机器视觉的涂装缺陷分析方法及系统。所述的方法包括如下步骤:云数据中心,使用人工智能算法,构建图像预处理模型和涂装缺陷分析模型,并将图像预处理模型部署至所有边缘计算网关;边缘计算网关,使用图像预处理模型,对采集的实时涂装图像数据进行预处理,并将得到的预处理后实时涂装图像数据上传至云数据中心;云数据中心,使用涂装缺陷分析模型,对预处理后实时涂装图像数据进行涂装缺陷分析,得到实时涂装缺陷分析结果。本发明解决了现有技术存在的分析效率低下、分析准确性低下以及实时性不足的问题。
技术关键词
涂装
缺陷分析方法
融合特征提取
云数据中心
群智能优化算法
特征提取模块
图像多尺度
三维点云数据
策略
融合算法
网关
DBN算法
预处理算法
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涂装件表面
特征轮廓
产线
次品
水质预测方法
指标
计算机存储介质
群智能优化算法
水质预测系统
数据处理系统
数据输出模块
融合特征提取
逻辑回归算法
网络