摘要
本申请提供了一种基于多模态图像融合的电芯外观检测方法及装置,该方法包括:获取单通道灰度图与单通道高度图作为输入,进行有效性验证,通过多模态融合生成目标融合图像,并构建训练集以训练深度学习模型,最终实现电芯外观缺陷的精准检测与结果输出。本申请能够通过多模态图像融合与深度学习结合,显著提升电芯外观检测精度与效率,实现高效、精准的智能质量管控。
技术关键词
图像
外观检测方法
多模态
像素
构建训练集
机器可读指令
训练深度学习模型
转换算法
通道
外观检测装置
监督学习算法
深度图数据
参数
电芯
有效性
平面校正
处理器
可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
双模态
固定式检测设备
深度特征融合
巡检车
深度图数据
跑步速度检测
证件
信息管理系统
姿态传感器
状态识别算法
终点判断方法
广义回归神经网络
模块采集器
GRNN神经网络
阳极
误报识别方法
灰度共生矩阵
烟雾
纹理
局部二值模式