基于数据库对比的汽车注塑件疵点分类方法

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及基于数据库对比的汽车注塑件疵点分类方法，其方法包括：对正常、疵点及待测区域提取融合了多尺度人工信息与深度学习信息的特征向量；通过计算待测区域的局部异常因子，并与基于疵点数据动态生成的判定阈值进行比较，实现对异常区域的高效初步筛选；将原始特征向量与量化后的局部异常因子拼接为增强特征向量，输入神经网络分类模型，进行精确的疵点类别判定。本发明通过动态阈值初筛与增强特征精分的两阶段策略，提升了汽车注塑件疵点检测的准确性和稳定性。