摘要
本发明涉及工业技术领域,且公开了一种钢丝网布外观检验的程序方法,所述方法通过同步整合静态图像、动态视频流及三维表面数据,构建多维特征分析模型,有效解决传统方法中油污与阴影混淆、孔洞与纹理间隙误判的行业难题,提高缺陷识别准确率,创新引入光谱验证技术,基于特征吸收峰智能匹配机制,自动修正金属反光等复杂场景下的误判结果,提升油污类缺陷识别可靠性,采用在线学习算法动态调整检测参数,实现精度与速度的自主平衡,满足高速产线传输需求,质量评估报告自动触发高精度机械臂分拣,大幅提升检测效率,减少人工干预,有效降低质量损失,针对钢丝反光、网孔变形等干扰场景,在各类工业级网布上验证稳定可靠。
技术关键词
钢丝网
静态图像数据
视频流
双分支卷积神经网络
动态
多尺度特征
高分辨率线阵
程序
小波多分辨率
高精度机械臂
光度立体视觉
生成运动矢量
多模态特征融合
在线学习算法
Otsu算法
机械臂坐标系
生成无碰撞
卷积神经网络模型
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