一种基于机器视觉的注塑产品缺陷检测方法

本发明涉及一种基于机器视觉的注塑产品缺陷检测方法，实时采集待检测注塑产品的材质信息，根据材质的光谱反射特性动态匹配并调节光源参数，确保图像采集质量；其次，对采集的图像进行预处理，提取边缘特征、纹理特征，并通过多视角图像拼接构建三维模型，提取三维缺陷特征；接着，将多维度特征输入深度学习模型，通过特征融合与前向传播计算缺陷概率，判断产品是否存在缺陷；若存在缺陷，进一步识别缺陷类别、计算缺陷数量及大小；基于缺陷信息生成标准化检测报告。本发明通过动态光源调节提升了不同材质产品的图像适应性，融合二维与三维特征提高了缺陷识别的精准度，实现了缺陷从定性判断到定量分析的全流程自动化。