一种基于机器视觉的键盘按键缺陷检测方法及系统

本发明公开一种基于机器视觉的键盘按键缺陷检测方法及系统，包括以下步骤:采集键盘按键的多模态数据，并进行包括反射分量分离、动态伽马校正及多模态约束对齐的融合预处理；构建双流深度神经网络进行缺陷检测，包括:第一分支网络采用嵌入CBAM注意力模块的改进U‑Net架构提取纹理特征；第二分支网络采用PointNet++架构处理三维几何特征；通过特征融合层实现跨模态特征关联，其中融合权重根据材质类型自适应调整；基于级联分类器输出检测结果，包括:第一级YOLOv5网络定位疑似缺陷区域；第二级ResNet50网络完成缺陷分类；动态阈值分割算法根据材质类型调整判定边界。本发明实现键盘按键缺陷高精度、高效的检测。