摘要
本发明公开了一种基于图像处理的工业产品视觉检测系统及方法,涉及工业产品视觉检测技术领域;本发明通过改进SIFT‑PSO配准算法,结合多传感器协同采集的高光谱、热成像和3D点云数据,实现了像素级精度的多模态图像配准;采用自适应光照补偿与噪声抑制技术,提升了图像质量;通过改进LBP‑TOP算法,结合几何曲率特征与热分布特征,构建了多维信息特征表达,并通过特征压缩技术降低计算负载;构建ResNet模型,通过遗传算法动态优化网络权值和迁移学习机制,提高了缺陷检测的准确率和泛化能力;本发明适用于复杂工业环境下的产品缺陷检测,具有高鲁棒性、高精度和高效处理的特点,实现了检测精度与实时性的双重突破。
技术关键词
视觉检测方法
特征提取算法
产品视觉检测系统
图像处理
多模态
染色体
轮廓波变换
测试特征
卷积神经网络模型
产品视觉检测技术
特征点
特征压缩技术
分布特征
遗传算法
工业产品图像
训练特征
多传感器协同
系统为您推荐了相关专利信息
协同工作方法
天花板
交互装置
双目视觉里程计
单目相机
交叉注意力机制
采样点
前馈神经网络
图像特征值
逻辑
多模态注意力模型
可见光图像
变压器散热片
红外图像特征
特征提取模块
荧光材料
稀土发光材料
发光特征
防伪材料
混合粉料