一种机器视觉与大数据融合的线性滑轨缺陷识别预测系统

本发明涉及工业自动化检测与智能运维技术领域，尤其为一种机器视觉与大数据融合的线性滑轨缺陷识别预测系统，包括机器视觉采集模块、时序特征提取模块、大数据分析平台、缺陷预测与决策模块等；机器视觉采集模块通过环形相机阵列与多角度光源获取滑轨图像，经运动补偿确保采集质量；时序特征提取模块利用时空注意力模型挖掘缺陷特征；大数据分析平台关联多源数据构建缺陷演化图谱；缺陷预测与决策模块基于双目标强化学习输出剩余寿命预测及维护指令，动态模型更新单元依误差优化模型。本发明实现线性滑轨缺陷的高精度识别、前瞻性预测与智能化决策，可有效提升设备可靠性，降低运维成本，适应复杂工业环境，具有广泛应用价值。