一种基于CCD相机的高精度多视角图像识别检测方法

本发明提出一种基于CCD相机的高精度多视角图像识别检测方法，包括：通过CCD相机阵列拍摄的多视角图像集，采用卷积神经网络提取每个视角图像的噪声感知特征；采用自适应多视角语义分割网络进行语义分割；基于增强特征和关键特征构建成目标区域的最终特征表示；采用相似度计算来进行基于目标区域的最终特征表示的视角一致性匹配；基于最终的目标特征图，结合分类模块识别缺陷类型，输出不良品的类别及位置信息。本发明通过自监督学习方法实现多视角图像的噪声去除，同时结合自适应语义分割技术，对不同视角下的图像特征进行优化，从而实现多视角图像的精准目标识别。