基于机器视觉的钟表生产质量检测方法及系统

本发明公开了基于机器视觉的钟表生产质量检测方法及系统，通过YOLOv5s卷积神经网络模型，在输入层融合可见光与红外图像的双通道数据，在网络结构中增加SPP‑F空间金字塔池化层，将初始特征图像输入至改进的YOLOv5s卷积神经网络模型中，输出零件定位区域；基于Zernike矩的边缘定位算法对所述零件定位区域进行亚像素边缘分析，通过传感器采集钟表指针运动轨迹，结合光流法与卡尔曼滤波器分析钟表指针运动轨迹，得到轨迹分析结果；根据所述轨迹分析结果和钟表缺陷检测结果生成检测报告，标记缺陷位置并推荐打磨工艺参数。全过程实现自动化检测，大幅减少对人工经验的依赖，提高检测效率。