摘要
本发明公开了一种铝箔带缺陷检测方法及系统,通过获取高速产线中光学传感器与超声波传感器采集的多模态数据;对光学图像进行镜面反射预处理,采用自适应滤波器消除环境光干扰,得到第一特征集;根据预设权重矩阵对第一特征集与超声波信号进行加权融合,得到第二特征集;判断第二特征集是否包含缺陷特征,若第二特征集包含缺陷特征,则通过卷积神经网络对融合特征进行分类;采用支持向量机对缺陷分类结果进行泛化处理,获取泛化模型;将泛化模型与产线控制系统对接,根据缺陷分类结果生成控制指令,当检测到缺陷时调整产线速度参数。本发明提高了缺陷检测的准确性和鲁棒性,实现了高速产线的智能化缺陷检测与控制,有效提升了产品质量和生产效率。
技术关键词
消除环境光干扰
缺陷检测方法
超声波传感器
生成控制指令
缺陷检测系统
光学传感器
融合特征
灰度直方图
铝箔
超声信号
卷积神经网络算法
数据预处理方法
图像
滤波器
特征提取算法
直方图均衡化
对齐技术
控制系统
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缺陷检测方法
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