摘要
本发明涉及蛋糕纸杯机技术领域,提供了一种蛋糕纸杯机及基于机器视觉的蛋糕纸杯缺陷检测方法,该方法包括:采集蛋糕纸杯的RGB图像和近红外图像,通过波段融合对RGB图像和近红外图像进行处理,生成增强纹理特征图;基于动态ROI分区算法对增强纹理特征图进行处理,将蛋糕纸杯划分为多个检测区域;通过双路径注意力机制分别提取检测区域的结构缺陷特征和渐变纹理异常特征;采用多任务联合损失函数进行缺陷检测模型训练,通过训练后的缺陷检测模型对蛋糕纸杯进行缺陷检测。本发明通过波段融合对RGB图像和近红外图像进行处理,生成增强纹理特征图可识别油墨渗透、微小裂纹等肉眼难以察觉的缺陷,提高了蛋糕纸杯色差类缺陷(如印刷褪色)的检测灵敏度。
技术关键词
蛋糕纸杯
缺陷检测方法
联合损失函数
纹理特征
成型机构
检测模型训练
图像
视觉检测模块
多任务
放料机构
注意力机制
聚类
纸杯机技术
近红外相机
注意力缺陷
取纸组件
冲压组件
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内窥镜
病灶识别方法
融合图像特征
决策
红外图像特征
瓦楞纸箱
缺陷检测方法
采样模块
特征提取网络
双分支结构
乳腺癌病理图像
识别分类方法
局部纹理特征
乳腺癌分类
特征选择算法
陶瓷酒瓶
内壁缺陷检测方法
缺陷分析
特征金字塔网络
图像采集模块
病灶检测方法
图像
超声设备
卷积神经网络提取
对象