摘要
本发明涉及工业自动化检测与计算机视觉技术领域,具体为基于动态光源与多维度检测的复杂工件高精度缺陷检测方法,包括:利用高精度激光扫描设备对复杂工件进行多维度数据采集;根据工件的特性和环境变化调整工件工作参数,优化图像采集过程;将激光扫描获取的三维坐标数据、结构光投影获取的纹理信息进行数据预处理;从预处理后的数据中分别提取工件的几何特征、纹理特征和深度缺陷特征;从数据库中获取样本数据,选择合适的深度学习模型并进行优化,利用样本数据对模型进行训练,构建缺陷检测模型;将经过预处理和特征提取的数据输入到缺陷检测模型中,检测工件的缺陷程度。
技术关键词
缺陷检测方法
动态光源
激光扫描设备
工件
纹理特征
数据
深度学习模型
结构光图案
移动最小二乘法
图像处理算法
工业自动化检测
样本
坐标
缺陷特征提取
投影设备
三角函数关系
滤波算法
三角测量原理
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多层次特征融合
定位模块
局部纹理特征
多视角
多尺度
半成品工件
二次定位装置
成品工作台
翻转装置
小刀
多维数据分析方法
异常数据点
诊断特征
孤立森林算法
多维数据分析系统
X光检测技术
缺陷检测方法
表面纹理特征
内部结构特征
视觉