摘要
本发明公开了基于机器视觉的镀锌板焊缝缺陷检测方法及系统,涉及焊缝缺陷检测技术领域,包括以下步骤:采集镀锌板焊缝缺陷检测数据,对所述镀锌板图像数据进行特征提取,获取焊缝缺陷检测机器视觉特征数据,并对镀锌板焊缝缺陷检测过程中光学适配性进行解析与应对,进而分别对镀锌板焊缝尺度缺陷等级、镀锌板焊缝热裂纹缺陷等级、镀锌板焊缝冷裂纹缺陷等级和镀锌板焊缝缺陷残留等级进行评估与输出,本发明所述方法中的光学适配解析模型构建技术、基于机器视觉的镀锌板焊缝缺陷检测技术与现代信息技术紧密结合,增强了基于机器视觉的镀锌板焊缝缺陷检测过程中的智能化程度,实现了从数据采集、特征提取到缺陷等级评估的全流程自动化与精准化。
技术关键词
镀锌板
裂纹缺陷
焊缝缺陷检测方法
校正
多元线性回归算法
尖端曲率半径
卷积神经网络算法
训练集数据
图像熵值
视觉特征提取
特征参数提取技术
镜面反射率
指数
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原始图像数据
缺陷检测方法
视觉特征
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机器学习模型
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反演方法
灰狼优化算法
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