摘要
本发明公开了一种基于图像分割识别的废旧锂电池分类处理方法及系统,涉及废旧锂电池回收利用技术领域,包括,配置高分辨率相机、照明设备以及环境光传感器,实时采集废旧锂电池的多视角图像,获取二维图像数据集,将二维图像数据集输入SIFT算法中对特征点进行检测和匹配,基于匹配的特征点,通过MVS技术生成三维模型,并利用三角测量法获取电池表面的几何信息;本发明通过采用高分辨率多视角图像采集结合SIFT特征点匹配与MVS技术生成高质量三维模型,并通过去噪、曲率增强及动态参数调整优化模型质量,确保了对复杂几何形状的精确建模。利用深度卷积神经网络对优化后的三维模型进行分析,极大提升了缺陷检测的鲁棒性和准确性。
技术关键词
图像分割识别
废旧锂电池
二维图像数据
深度卷积神经网络
生成三维模型
三角测量法
高分辨率相机
环境光传感器
多视角图像采集
曲率特征
图像采集模块
点云密度
照明设备
SIFT特征点
报告
栅格化算法
参数
系统为您推荐了相关专利信息
细粒度检索方法
特异
线性分类器
跨模态
融合特征
机器人标定方法
神经网络模型
视觉信息采集装置
成像模块
二维图像数据
样本
解剖学结构
解剖学特征
医疗诊断方法
医疗诊断系统
田块尺度
无人机多光谱影像
量估计方法
深度卷积神经网络
多波段