一种基于视觉分析电动床智能测试方法及系统

本发明公开了一种基于视觉分析电动床智能测试方法及系统，包括在第一测试周期中，利用机器视觉模块对电动床进行多部位空间定位及位移轨迹分析，生成位移监测数据并评估偏差节点；同步采集电机运行参数，结合位移数据构建多维数据项集合。采用FP‑Growth关联算法挖掘位移异常与电机参数间的隐性关联规则，当判断特定位移偏差与电机状态参数存在关联性时，生成异常关联节点并定义异常位移‑电机参数组，最终基于该异常特征参数组动态优化后续测试方案，形成"检测‑诊断‑适配"的闭环测试过程。本发明实现了测试方案的自适应调整，显著提升电动床质量检测的智能化程度和异常因子溯源效率。