摘要
本发明涉及图像分析技术领域,具体为一种基于机器视觉的吸管生产中表面缺陷识别系统及方法,包括:图像采集模块获取吸管的原始RGB图像。预处理与特征增强单元对原始图像进行处理,包括提取吸管中心线、基于中心线进行姿态对齐及光照伪影归一化以生成规范化图像,并通过计算规范化图像的对称性残差分量与基于预设标准吸管模板的模板差异分量,融合生成缺陷增强残差热图。缺陷分割与分类单元利用包含坐标注意力机制的分割神经网络生成图像缺陷掩码,并对掩码区域进行特征提取与分类,以确定缺陷类型。最终,实时输出单元输出缺陷的位置和置信度信息。本发明旨在通过多阶段图像分析与处理,实现对吸管表面缺陷的精确和自动化识别。
技术关键词
缺陷识别系统
中心线
注意力机制
神经网络生成图像
表面缺陷识别方法
多通道
模板
图像采集模块
视觉
投影特征
伪影
高斯平滑滤波
主成分分析方法
上采样
图像分析技术
边缘检测算法
光照
融合策略
坐标
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