【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于密封圈品质检测，具体涉及一种基于机器视觉的密封圈品质检测方法。
技术介绍
1、密封圈作为一种广泛应用于各种机械和设备中的重要零部件，其品质直接关系到整个系统的稳定性和安全性。密封圈的微小缺陷，如杂质、气泡或裂纹，即使在初期不易被察觉，也可能随时间演变成严重的性能故障，导致设备损坏甚至发生安全事故。因此，对密封圈进行精确的品质检测不仅是保障产品质量的必要步骤，也是确保工业安全的重要环节。传统的密封圈品质检测方法多依赖于人工视觉检查或简单的机器视觉技术。这些方法虽然在早期的工业生产中发挥了作用，但随着生产技术的发展和质量要求的提高，它们的局限性逐渐显现。首先，人工检测效率低下，易受操作者疲劳影响，导致检测结果的不稳定性和不准确性。其次，简单的机器视觉检测方法在处理复杂图像、识别微小或隐蔽缺陷方面能力有限，难以满足高精度和高稳定性的要求。
2、随着人工智能技术的快速发展，特别是深度学习在图像处理领域的成功应用，为解决传统密封圈品质检测方法的不足提供了新的思路。深度学习能够自动提取和学习图像的高级特征，具有强大的图像识...
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的密封圈品质检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的密封圈品质检测方法，其特征在于，步骤S1具体为：
3.如权利要求2所述的一种基于机器视觉的密封圈品质检测方法，其特征在于，步骤S2中的训练基于记忆库搜索的生成对抗网络模型，具体为：
4.如权利要求3所述的一种基于机器视觉的密封圈品质检测方法，其特征在于，步骤S3中的训练基于投射效应优化的神经网络，具体为：
5.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的密封圈品质检测方法，其特征在于，步骤S4中的训练基于交替约束的自编码
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的密封圈品质检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的密封圈品质检测方法，其特征在于，步骤s1具体为：
3.如权利要求2所述的一种基于机器视觉的密封圈品质检测方法，其特征在于，步骤s2中的训练基于记忆库搜索的生成对抗网络模型，具体为：
4.如权利要求3所述的一种基于机器视觉...
【专利技术属性】
技术研发人员：付理祥，张祥罗，张亮，王梓怡，吴诗优，谭宇阳，谢玲玲，万震骏，彭俊，万磊辉，
申请(专利权)人：国网江西省电力有限公司南昌供电分公司，
类型：发明
国别省市：
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