基于多摄像头和深度学习融合的产品缺陷检测方法、系统、装置及存储介质

本申请涉及工业自动化和智能制造技术领域，实施例具体公开了一种基于多摄像头和深度学习融合的产品缺陷检测方法、系统、装置及存储介质，其中方法包括：通过多个摄像头获取产品的全景视频和图像，利用SIFT算子和ORB算子的融合算法，将摄像头采集到的视频流按同帧合成，形成合成视频；基于A2‑Nets算子，从合成视频的视频流中筛选出与产品缺陷检测相关的关键帧图像；基于Yolo算子，综合分析关键帧图像中产品的尺寸和表面特征，若同一产品的关键帧图像中任意一帧被识别为有缺陷，则将该产品初检判定为有缺陷的产品；基于Swin Transformer算子，对初检判定为有缺陷的产品的所有关键帧图像，按外形尺寸检测和外观表面检测两个维度分别进行集成加权投票。