摘要
本发明涉及零部件检测技术领域,公开了一种基于机器视觉的零部件缺陷自动检测方法。该方法先获取目标零部件的三维几何参数,据此在视觉样本库中匹配历史缺陷样本集合;对该集合进行缺陷类型聚类划分,得到多个缺陷类别子集合;逐个处理这些子集合以执行多光谱特征提取,获得每个缺陷类别对应的基准检测区域和缺陷扩散范围参数;利用缺陷扩散范围参数配置多级检测网络层的扫描步长,生成多个尺度缺陷特征图;最后对这些特征图执行跨层级关联融合,生成融合缺陷特征图谱并作为最终检测结果输出。该方法结合三维几何特征与历史数据,通过多光谱提取、自适应扫描及特征融合,提升了零部件缺陷检测的全面性与精准性。