摘要
本发明涉及发动机缸盖检测技术领域,尤其涉及一种基于机器视觉的发动机缸盖缺陷检测方法及系统,包括:步骤一,对样本数据组中的样本波动值进行计算,确定稳定信号;步骤二:获取样本产品,利用检测设备对样本产品进行全面缺陷检测,确定缺陷发生率,基于缺陷发生率,确定惯性缺陷,识别惯性缺陷的位置,得到重点检测区域;步骤三,基于背景图像与综合图像中的像素点对比,得到待检产品的确定位置,获取惯性缺陷以及对应的重点检测区域,由检测设备进行位置检索以及图像采集,得到实时检测图像;步骤四:对实时检测图像进行缺陷分析;通过上述处理过程,能快速准确地聚焦产品关键部位,减少不必要检测,提高检测效率。
技术关键词
缺陷检测方法
待检产品
样本
像素点
缺陷分析
图像缺陷检测
数据
电气
发动机缸盖检测
标记
机器视觉检测设备
坐标系
卷积神经网络算法
信号
图像分析方法
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识别验证码
图像生成模型
噪声预测
样本
噪声方差
网络流量捕获
张量分解模型
网络流量数据
重构误差
异常流量
遥感图像分类方法
二维卷积神经网络
融合特征
激光雷达数据特征
输出特征
地球同步轨道
表面波
后向投影算法
SAR成像算法
回波
反射率数据
协同反演方法
XGBoost算法
遥感反演
生态环境评估