一种基于机器学习的图像识别分类系统及方法

本发明公开了一种基于机器学习的图像识别分类系统及方法，涉及工业图像处理领域，包括：采集工业产品图像数据并标注相关信息；通过自适应方法对采集到的工业产品图像检测并去除图像中的噪声，基于特征提取对工业产品材质进行分类；通过共享CNN主干网络，并根据产品类型的重要性，动态调整缺陷检测任务的权重；构建多任务模型评估缺陷严重程度；构建物理参数计算函数，结合多任务模型输出结果设置得分，将函数与模型结果进行加权融合，根据融合结果对产品缺陷严重程度进行分类；通过自适应噪声去除和材质分类增强对复杂工业环境的适应力，多任务模型与物理参数的结合，实现了从多维度对缺陷的全面评估并提高分类精度。