一种汽车关键铸造零部件缺陷自动识别方法及系统

本发明涉及图像分析技术领域，具体涉及一种汽车关键铸造零部件缺陷自动识别方法及系统。为避免NMS筛选时的误判或漏检，分析了边界框内裂纹的具体分布情况，鉴于裂纹的延伸特征，通过比较边缘像素点位置分布和灰度变化，确定了裂纹突出程度值，同时，根据边缘线的完整性和缺失程度，结合裂纹突出程度值，量化了边界框的完整程度值和缺失程度值，进一步地，分析了这些值与置信度的关系，评估了每个边界框中存在多个裂纹缺陷的可能性，并据此得到调整权重，最后，在NMS筛选过程中，根据调整权重自适应调整预设初始阈值，得到每个边界框的调整阈值，从而更准确地筛选边界框，得到最终的裂纹边界框。此方法有效降低了误判或漏检的发生概率。