一种基于图像识别的铝合金表面缺陷识别方法及系统

本发明涉及铝合金表面检测技术领域，公开了一种基于图像识别的铝合金表面缺陷识别方法及系统，对铝合金表面进行图像采集，获取铝合金表面的原始图像；对采集到的原始图像进行预处理，得到预处理后的图像；对预处理后的图像进行特征提取，提取缺陷的几何特征、纹理特征和颜色特征；采用基于遗传算法和支持向量机相结合的特征选择方法，对提取到的特征进行筛选，得到特征子集；将特征子集输入GNN‑GAN模型，根据缺陷识别的结果，输出缺陷的类型、位置和大小，并对缺陷进行标记和记录；本发明减少了人工检测所需的人力成本和时间成本，降低了因漏检导致的产品返工和废品率，确保了铝合金产品的质量稳定性。