一种基于机器视觉的复合材料板凹坑和脏污检测方法

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一种基于机器视觉的复合材料板凹坑和脏污检测方法
申请号:CN202510379161
申请日期:2025-03-28
公开号:CN119901747A
公开日期:2025-04-29
类型:发明专利
摘要
本发明涉及板材缺陷检测技术领域,具体为一种基于机器视觉的复合材料板凹坑和脏污检测方法,包括以下步骤:S1:启动感知层的视觉系统,视觉系统对复合材料板连续拍照;S2:数据与算法处理层的视觉程序调用感知层采集的图像,预处理后调用融入了ECA通道注意力机制的目标检测模型对图像上的缺陷进行检测;S3:传输层输出缺陷的类别和位置信息到应用层;S4:应用层内贴标机执行贴标操作;S5:若视野内有复合材料板,则循环步骤S2—S4。本发明利用YOLOX算法训练深度学习模型,模型处理速度快、精度也较高,并且在YOLOX算法中融入了ECA通道注意力机制,可以进一步提高深度学习模型的检测精度。
技术关键词
复合材料板 对射光纤传感器 通道注意力机制 光源控制器 脏污 工业相机 凹坑 生成对抗网络 工控机 视觉系统 图片 相机组件 程序 贴标机 液态镜头 板材缺陷检测 训练深度学习模型