一种基于AI图像识别的产品质量缺陷智能检测方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了一种基于AI图像识别的产品质量缺陷智能检测方法及系统，涉及智能检测技术领域。一种基于AI图像识别的产品质量缺陷智能检测方法包括：获取对待检测产品全方位多视角拍得的至少一张待识别图像，待识别图像中包括至少一种待检测产品；采用基于多尺度Retinex算法的图像清晰度增强方法对待识别图像进行处理，获得增强处理后的待识别图像；对增强处理后的待识别图像进行待检测产品缺陷检测。能全方位、无死角、多视角检测，适用于多种工业产品缺陷检测场景，还具备智能化程度高、无损检测、通用性强、快速高效、检测精度高等优点。此外本发明专利技术还提出了一种基于AI图像识别的产品质量缺陷智能检测系统。别的产品质量缺陷智能检测系统。别的产品质量缺陷智能检测系统。

【技术实现步骤摘要】
一种基于AI图像识别的产品质量缺陷智能检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能检测
，具体而言，涉及一种基于AI图像识别的产品质量缺陷智能检测方法及系统。

技术介绍

[0002]随着工业生产和工艺的不断发展，各行各业对机械设备自动化程度、生产效率和质量要求越来越高；人们对产品的外观质量也给予了更多的关注，在提高产品生产效率以及保证产品质量的同时，生产质量检测效率也亟待改进和提高；传统质量检测是通过人工实时在线检测产品质量，不仅检测效率低，且容易出现漏检现象，这给产品的质量控制带来了很多不稳定和不可靠的因素。
[0003]现有的工业生产只能进行二维或单一视角检测，存在检测误判率较高、损耗较高、成本较高、漏检率较高、大量人工、自动化生产效率较低、产品检测质量及精度较低的问题，只能完成单一性的同一类参数的检测限制等，不能适用于多种工业产品缺陷检测场景。
[0004]而国内针对产品的质量缺陷智能检测还处于起步阶段，尚无成熟的智能检测解决方案。检测机器所使用的CCD成像元件由于光照条件、成像角度等因素，会对成像的清晰度产生比较本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于AI图像识别的产品质量缺陷智能检测方法，其特征在于，包括：获取对待检测产品全方位多视角拍得的至少一张待识别图像，待识别图像中包括至少一种待检测产品；采用基于多尺度Retinex算法的图像清晰度增强方法对待识别图像进行处理，获得增强处理后的待识别图像；对增强处理后的待识别图像进行待检测产品缺陷检测。2.如权利要求1所述的一种基于AI图像识别的产品质量缺陷智能检测方法，其特征在于，所述获取对待检测产品全方位多视角拍得的至少一张待识别图像，待识别图像中包括至少一种待检测产品包括：从监控视频中获取待检测产品的原始图像，对原始图像中的待检测产品进行定位，对定位后的待检测产品进行特征提取，获得待识别图像特征。3.如权利要求2所述的一种基于AI图像识别的产品质量缺陷智能检测方法，其特征在于，还包括：在获取待检测产品的待识别图像时，同时获取该待检测产品的质量指标。4.如权利要求1所述的一种基于AI图像识别的产品质量缺陷智能检测方法，其特征在于，所述采用基于多尺度Retinex算法的图像清晰度增强方法对待识别图像进行处理，获得增强处理后的待识别图像包括：对增强处理后的待识别图像进行分类识别，以识别至少一种待检测产品对应的至少一种缺陷类型。5.如权利要求2或4所述的一种基于AI图像识别的产品质量缺陷智能检测方法，其特征在于，还包括：对待识别图像进行双边滤波，滤除待识别图像中的噪声成分，对双边滤波后的待识别图像进行幂次变换，对幂次变换后的待识别图像进行非线性变化，采用反锐化掩模滤波算法消除图像模糊，并将待...

【专利技术属性】
技术研发人员：金葵葵，
申请(专利权)人：金葵葵，
类型：发明
国别省市：