摘要
本发明公开了一种基于人工智能和机器视觉的汽车线束检测系统,涉及智能检测技术领域,包括,特征提取模块,利用低秩稀疏分解方法,对高光谱反射数据进行降噪与特征增强,提取汽车线束护套的主成分特征与局部稀疏特征,形成光谱特征;材料识别模块,根据光谱特征在多维光谱空间中的相似度分布,识别汽车线束护套材料类别;状态分析模块,将光谱特征与汽车线束护套材料类别结合,识别汽车线束护套表面状态并进行定量分析,获得老化等级评价结果;质量评估模块,根据汽车线束护套材料类别和老化等级评价结果,对汽车线束护套进行综合质量评估,生成检测报告。本发明显著提升了对不同材料老化模式的区分能力。
技术关键词
汽车线束护套
汽车线束检测系统
定量分析数据
低秩稀疏分解
稀疏特征
劣化特征
压缩图像数据
高维特征向量
视觉
材料数据库
空域分布特征
特征提取模块
矩阵
光学结构
匹配追踪算法
智能检测技术
信号
融合特征
衍射方法
系统为您推荐了相关专利信息
认知训练系统
BP神经网络算法
个性化推荐算法
认知障碍检测
认知障碍患者
模型生成方法
图像
像素点
边缘轮廓
Hessian矩阵
崩溃现象
生成对抗网络模型
稀疏数据预处理
表达式
覆盖率
产能预测方法
服装
卷积神经网络模型
销售额
时间段