【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及锯链缺陷检测，尤其涉及一种基于弱光场景图像自适应增强的锯链缺陷多分类检测方法。
技术介绍
1、油锯是林业木料采集的重要工具，锯链作为油锯的关键装配件直接关乎油锯的性能。在锯链装配机长时间生产过程中，由于现场环境复杂、机器磨损等因素的影响，使得锯链零件产生破损、混料等多类缺陷。人工检测成本高且效率低下。随着生产自动化水平的提高，使用复杂机械生产装配的需求大幅增加，基于机器视觉的缺陷检测方法被广泛应用。然而视觉检测系统在长时间的检测过程中，会受到油污、粉尘等环境因素的干扰，从而产生大批量低光照数据集。弱光情况下，采集的图像局部特征模糊，模糊特征与零件的缺陷易混淆，直接进行缺陷检测会使模型准确率和可靠性降低。
2、传统的锯链缺陷检测方法利用人工检测，检测时的速度慢、效率低且作业人员容易疲劳，工业复杂环境下长时间工作容易造成锯链的错检与漏检现象。
3、现有的锯链自动化检测方法使用yolov3目标检测网络,该方法在弱光环境下执行视觉检测任务是困难的。弱光环境下锯链零件的局部特征模糊，影响目标检测网络的特征提取...
【技术保护点】
1.一种基于弱光场景图像自适应增强的锯链缺陷多分类检测方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于弱光场景图像自适应增强的锯链缺陷多分类检测方法，其特征在于，步骤1中，锯链缺陷在线检测系统用于图像采集与结果显示，锯链缺陷在线检测系统由运动控制模块、图像采集与检测模块和结果显示与输出模块构成；
3.根据权利要求1所述的一种基于弱光场景图像自适应增强的锯链缺陷多分类检测方法，其特征在于，在步骤2中，采用基于三分支卷积神经网络模型进行锯链弱光图像增强，该三分支卷积神经网络模型是在Retinex模型基础上引入噪声分量，调整图像照明...
【技术特征摘要】
1.一种基于弱光场景图像自适应增强的锯链缺陷多分类检测方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于弱光场景图像自适应增强的锯链缺陷多分类检测方法，其特征在于，步骤1中，锯链缺陷在线检测系统用于图像采集与结果显示，锯链缺陷在线检测系统由运动控制模块、图像采集与检测模块和结果显示与输出模块构成；
3.根据权利要求1所述的一种基于弱光场景图像自适应增强的锯链缺陷多分类检测方法，其特征在于，在步骤2中，采用基于三分支卷积神经网络模型进行锯链弱光图像增强，该三分支卷积神经网络模型是在retinex模型基础上引入噪声分量，调整图像照明度并去除部分噪声，从而生成高可见度图像；其中，rrdnet模型框架包括分解阶段和调整阶段。
4.根据权利要求3所述的一种基于弱光场景图像自适应增强的锯链缺陷多分类检测方法，其特征在于，在步骤2中，分解阶段：rrdnet模型在分解阶段...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘苏苏，张福豹，吴婷，李鹏飞，崔明月，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：
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