一种基于深度学习的微通道铝扁管分类检测方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的微通道铝扁管分类检测方法及系统，涉及微通道铝扁管生产领域，其中方法包括微通道铝扁管分时频闪图像采集模块、多类图像异步处理模块、异步智能分析模块、分类检测收集模块、异常处理模块，系统包括微通道铝扁管传输装置及多类图像采集子系统、多类图像预处理及分类检测初筛子系统、微通道铝扁管智能分析子系统、微通道铝扁管分类检测收集子系统、异常处理及控制子系统、实时生产分析看板子系统。本发明通过分时频闪图像采集、异步处理设计、分类检测收集装置，并利用改进的YOLOv12算法实现多缺陷并行检测，达成＞99%的分类检测准确率及微秒级响应能力。