摘要
本申请公开了一种多模态感知的碳纤维铺放缺陷检测方法、设备及介质,涉及碳纤维检测技术领域。方法包括:通过高光谱相机采集碳纤维铺层的图像数据,通过激光位移传感器采集碳纤维铺层的厚度分布数据,其中,碳纤维铺层包括树脂和碳纤维;对图像数据和厚度分布数据进行预处理和融合,得到光谱维度数据和空间维度数据;将光谱维度数据和空间维度数据输入训练后的Transformer缺陷检测模型,得到缺陷分类结果;根据缺陷分类结果生成铺放头位姿调整指令。本申请通过上述方法实现了通过多模态数据融合与Transformer交叉注意力机制,缺陷检测精度显著提升,缺陷分类结果直接映射为铺放头位姿调整指令,通过实时反馈避免缺陷累积。
技术关键词
缺陷检测方法
激光位移传感器
高光谱相机
缺陷类别
交叉注意力机制
碳纤维检测技术
计算机可执行指令
褶皱缺陷
图像像素
多模态数据融合
知识蒸馏技术
缺陷检测设备
坐标
真空吸附装置
局部特征提取
前馈神经网络
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智能感知网络
施工设备
参数优化模型
施工系统
效率监控
电能表外观
原始图像数据
缺陷检测方法
视觉特征
多层卷积神经网络
分裂Bregman算法
缺陷检测方法
拉索
灵敏度矩阵
传感器阵列
电池顶盖
缺陷检测系统
旋转模组
图像分析
携带机械臂
视觉特征
解码器
多模态特征融合
交叉注意力机制
序列特征