摘要
本申请提供了一种锻件产品的锻造缺陷智能检测系统,涉及工业智能检测技术领域,包括:采集待检工件的多角度图像后进行拼接,生成产品完整表面展开图;通过缺陷候选的区域坐标和区域大小,获得缺陷候选区域的缺陷类型;获得对应缺陷类型判定结果的置信度值;调用轻量深度网络识别模型进行二次判定,支持人工标注生成新的样本数据,设备端连接可编程控制器,进行待检工件缺陷智能检测。通过本申请可以解决现有技术中存在由于锻件表面缺陷多样且形态复杂、图像采集角度有限导致缺陷覆盖不全,未能实现对多类型缺陷的高精度自动识别,影响检测准确性和生产效率的问题,实现多角度图像全面采集与拼接,达到提升锻件产品缺陷检测准确率的技术效果。
技术关键词
智能检测系统
锻造缺陷
样本
图像分割算法
自动化控制模块
多角度
图像拼接算法
轻量级深度神经网络
生成产品
高精度自动识别
缺陷智能
可编程控制器
锻件表面缺陷
图像采集模块
特征模板
多分辨率融合
RANSAC算法
系统为您推荐了相关专利信息
监测数据恢复方法
海上风机
多模态特征融合
融合特征
样本
大语言模型
训练样本数据
编码生成方法
偏差
编码策略
事件检测模型
事件检测方法
深度学习算法
残差网络
时间段