摘要
本发明公开了基于多模态数据融合的电能表单板缺陷检测方法及系统,涉及电能表智能质量检测技术领域,包括同步采集电能表单板图像并进行融合预处理,得到融合图像数据;构建缺陷检测模型,对缺陷检测模型进行训练;利用训练后的缺陷检测模型对融合图像数据进行实时推理,生成缺陷检测结果并评估缺陷检测结果置信度。本发明提供的基于多模态数据融合的电能表单板缺陷检测方法实现了对电能表单板多模态信息的同步获取与特征增强,为后续检测模型提供高质量输入数据,实现了面向多类缺陷的深层次特征建模与识别能力优化,实现了缺陷空间定位、类型分类及可信度分级的全过程推理机制,最终达到了缺陷标注精确、便于自动分拣与质量闭环控制。
技术关键词
单板缺陷检测方法
多模态数据融合
融合图像数据
置信度阈值
采集电能表
融合图像处理
单板缺陷检测系统
RGB摄像头
神经网络训练
图像采集单元
图像局部对比度
可见光图像
电路板油墨
多尺度特征提取
检测模型训练
多模态信息
推理机制
系统为您推荐了相关专利信息
多模态数据融合
能力评估方法
大语言模型
儿童
文本
半监督学习
无标签数据
分割方法
半监督算法
网络
综合管理系统
预测模型构建方法
胰岛素
患者
因果关系模型
安防信息管理平台
多模态数据融合
模态特征
负载均衡模块
文本特征向量
磨煤机
煤质在线检测方法
入炉煤
基准
煤质在线检测系统