基于图像识别与AI分析的无纺布质量检测方法及系统

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基于图像识别与AI分析的无纺布质量检测方法及系统
申请号:CN202511047263
申请日期:2025-07-29
公开号:CN120953199A
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本发明属于质量检测技术领域,提供了基于图像识别与AI分析的无纺布质量检测方法及系统,通过预处理无纺布表面的目标灰度图像获得稳态图像,并进行边缘检测得到多个灰度子区域,然后根据灰度基元构建多个团聚域,计算所有团聚域的相似拟合程度并筛选出异常团聚域,最后计算异常团聚域与相邻团聚域之间的连通特征值,并根据该特征值判断异常团聚域中是否存在纤维结节,能够快速、精确地定位出可能存在缺陷的区域,减少人工干预,提高了检测的自动化和准确性,从而在保障产品质量的同时,提升了生产效率,避免了潜在的质量问题。
技术关键词
无纺布表面 基元 特征值 边缘检测 稳态 线阵CCD相机 canny算子 图像拼接算法 邻域 矩阵 分块 纤维 标记 处理器 焦点 存储器 基准 对比度
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