一种基于机器视觉的工业柔性物体检测方法

本发明公开了一种基于机器视觉的工业柔性物体检测方法，涉及工业检测技术领域，包括，纹理特征向量结合提取的几何形状特征向量生成视觉特征向量，基于预训练ViT‑B/16模型提取全局触觉特征，基于雷达掩模图通过CSPDarknet网络架构提取位置和速度特征向量，通过Transformer模型和模态权重生成综合特征向量。通过深度映射转换网络高效生成雷达掩模图，提取多模态特征并利用模型自适应融合生成综合特征向量，采用平滑特征和在线自适应优化动态调整模型参数，降低计算复杂度、标注成本，提升对光照变化和形变场景的鲁棒性，提高柔性物体边界框、材质分类和形变状态概率的检测精度。