一种基于机器视觉的电阻片缺陷在线检测系统及分级方法

本发明公开了一种基于机器视觉的电阻片缺陷在线检测系统及分级方法，涉及工业机器视觉检测技术领域，解决了现有技术在多尺度缺陷动态感知、跨层级特征交互和工艺自适应优化方面的缺陷问题；本方案通过Retinex光照校正与联合去噪模型抑制金属反光干扰；采用可变形卷积核与空洞空间金字塔池化实现多尺度缺陷的梯度熵驱动动态感知；构建双向跨层注意力网络实现高分辨率细节与高层语义的早期融合；基于图注意力网络与自监督消息传递机制建模局部‑全局特征物理关联；集成强化学习与忆阻器随机计算单元形成闭环参数优化体系；本发明显著提升了多尺度缺陷检测精度、跨模态特征融合效率和复杂工况下的系统自适应能力。