摘要
本发明公开了一种汽车铸造模具表面加工裂纹工业视觉检测方法和系统,包括:S1:拍摄汽车铸造模具表面图像,并对汽车铸造模具表面图像进行降噪和校正;S2:基于残差注意力自编码网络对校正后的图像进行异常区域显著性标定,并生成残差图像;S3:基于残差图像分离出候选裂纹区域,对候选裂纹区域进行特征提取与向量化,获得多维度的特征向量;S4:对多维度的特征向量使用支持向量机进行裂纹分类与定位。本发明能够建立从图像标准化预处理、基于深度学习的无监督异常标定、多维度特征量化提取到最终智能分类定位的完整算法流程,从而实现对汽车铸造模具表面裂纹的可靠、高效和精细化检测,以提升产品质量控制水平。
技术关键词
铸造模具表面
工业视觉检测方法
裂纹
汽车
校正
灰度共生矩阵
二值掩码图像
注意力
工业视觉检测系统
分类器
边缘检测
高分辨率线阵
分类支持向量机
编码
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