基于机器视觉的铸件检测方法及系统

本发明公开了基于机器视觉的铸件检测方法及系统，涉及机器视觉与材料科学交叉的技术领域，包括，根据缺陷风险权重图提取风险值超过风险阈值的区域边界坐标，形成动态关注区域扫描框；根据动态关注区域扫描框的轨迹，调整偏振光源的入射角度，并采集局部图像，获取消除表面氧化层干扰的高对比度图像序列；通过可变形卷积核从高对比度图像序列中提取缺陷边缘特征图，并获取缺陷候选区域掩膜；将缺陷候选区域掩膜映射至冯米塞斯应力场，并结合材料疲劳极限参数预测裂纹萌发概率。本发明不仅提高了检测的准确性和可靠性，还显著提升了在复杂工况下的适用性，从而有效提高铸件质量控制水平，减少修复和质量控制成本。