摘要
本发明公开了自动化生产线上产品缺陷智能检测方法及基于机器视觉的检测系统,涉及工业产品质量检测技术领域。本发明通过多波段成像技术结合温度和化学成分信息,生成多维特征数据集,并利用无监督学习算法进行聚类分析,突破传统单一波段成像的局限,全面捕捉产品特征,显著提升缺陷检测范围和准确性,为后续分析和分类奠定基础;进一步利用注意力机制和深度学习技术,精准定位和分类缺陷,通过优先级指数触发深度扫描,提升检测精度和系统适应性;最终结合随机森林算法分析缺陷影响,通过动态调整机制反馈优化生产参数,实现生产优化闭环管理,提高生产效率和产品质量检测。
技术关键词
缺陷智能检测方法
多波段成像技术
判断缺陷
支持向量机算法
动态调整机制
分析缺陷
数据
无监督学习算法
工业产品质量检测技术
缺陷类别
信息处理技术
自动化生产线
注意力机制
随机森林
高分辨率成像
无监督聚类
图像
统计工具
系统为您推荐了相关专利信息
线筛选方法
光谱分析
机器学习算法
支持向量机算法
神经网络算法
散热优化方法
散热管理系统
温度预测模型
显示屏
被动散热模块
轻量级入侵检测方法
入侵检测模型
网络流量数据
重构
在线学习算法
深度Q网络
多模态数据融合
生成系统
推荐系统算法
动态场景