一种基于人工智能的缺陷检测方法

本发明涉及缺陷检测技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的缺陷检测方法，该方法包括：划分观测区域，实时采集加工数据；根据平面度偏差确定第一关注区域；结合主轴转速、粗糙度及同步度确定第二关注区域；基于异常周期内位置和三维偏差确定第一异常区域；通过加工参数判定输入方式，输入图像至AI模型获得第二异常区域；计算区域偏差调整同步度阈值；最终基于平面度偏差确定缺陷区域。本发明通过对车用零件加工表面的转角连接区进行网格划分，结合平面度偏差、粗糙度和三维轮廓点云偏差等参数的实时采集，有效解决了由于过于依赖图像信息和模型分析导致面对动态干扰情况时响应不足进而造成缺陷检测精度低的问题。