一种基于机器视觉的晴雨伞多类别故障检测方法与系统

本发明公开了一种基于机器视觉的晴雨伞多类别故障检测方法与系统。本发明的方法包括利用相机采集晴雨伞完全展开状态下的图像；采用复合图像处理法对采集图像处理，构建晴雨伞多类别故障分类数据集；基于改进的EfficientNetV2_S构建多类别故障分类模型，将晴雨伞多类别故障数据集输入到多类别故障分类模型中进行训练，获得训练完成的模型，最后将循环测试中实时采集的晴雨伞完全展开图像，输入到训练完成的模型进行故障分类，最终根据分类结果和待测晴雨伞循环测试次数判断产品是否满足质量要求。本发明所提出的多类别故障分类模型及用于构建数据集的复合图像处理方法，在晴雨伞实时故障检测中实现了高精度分类，提升了检测效率。