一种适用于杂乱堆叠的零部件的视觉分割计数方法及系统

本发明涉及图像处理领域，提出一种适用于杂乱堆叠的零部件的视觉分割计数方法及系统，通过对多个视角的零部件图像进行动态Gamma校正和重叠区域增强处理，避免了复杂施工环境带来的影响，同时突出增强了重叠区域的特征，使得遮挡部分和小目标的具体细节信息更容易被识别，提高了识别的准确性和鲁棒性，再通过轻量化的CNN模型进行基础语义分割，在保证识别精度的同时，大幅减少了计算量，提高了识别的效率，又通过动态阈值分割和种子点生产及区域生长，结合图像的语义和几何特征，更准确地分割出被遮挡和小尺寸的零件，有效降低漏检率，在复杂场景下展现出更强的适应性和检测精度，本发明提高了杂乱堆叠的零部件的视觉分割计数方法的准确性和效率。