一种基于机器视觉的特种设备部件细粒度识别方法及系统

本发明公开了一种基于机器视觉的特种设备部件细粒度识别方法及系统，属于特种设备识别技术领域。方法包括：多光谱图像采集阶段，针对不同的光照环境采取不同的采集策略，得到多光谱图像和部件空间位置数据；部件区域定位与遮挡补偿阶段；多模态特征融合与增强阶段；细粒度动态分类模型推理阶段，引入动态注意力机制；置信度校准与增量学习更新阶段，对置信度进行分级，针对不同等级采取不同的处理策略；引入增量学习机制和异常检测模块进行校准，最终得到校准后的部件名称、置信度等级和增量学习更新状态。本发明通过多光谱动态融合、遮挡补偿算法与轻量化ViT架构，实现了复杂检验检测场景下的高精度部件识别。