一种基于机器视觉压铸件毛刺检测系统及方法

本发明公开了一种基于机器视觉压铸件毛刺检测系统及方法，涉及机器视觉检测领域，包括，基于光谱特征向量集，使用曲面自适应光学补偿机制，通过光路优化重新获取偏振‑光谱图像集，得到优化后的偏振‑光谱图像集并进行校正，生成高分辨率图像集，通过高分辨率图像集，对压铸件表面进行光照分布分析形成多曝光图像集，并输入构建完成的U‑Net模型中进行语义分割，生成高动态范围图像，应用梯度的Poisson融合算法对高动态范围图像进行阴影消除，并在阴影消除后使用预训练的Mask‑R‑CNN模型进行检测，输出毛刺的检测结果。本发明通过曲面自适应光学优化偏振‑光谱图像集，实现了复杂曲面区域的成像优化和几何校正。