一种柔性生产线外观缺陷光学检测方法技术

本发明专利技术涉及工业智能制造技术领域，具体涉及一种柔性生产线外观缺陷光学检测方法。包括：对生产线上的半成品和成品进行图像采集；对采集到的图像进行预处理和空间变换；利用无监督学习，对待检测产品的正样本图像进行特征提取和聚类分析，形成特征库；将待检测图像的特征向量与特征库进行比对，输出样本的缺陷位置和类型；采用有监督学习改进的RTDETR模型并使用被判定为缺陷的样本进行训练，改进的RTDETR模型采用ResNet和Visual Transformer网络结构；部署模型进行实时检测和结果反馈。该技术方案能够提高柔性生产线制造产品外观缺陷的检测效率与产品质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及工业智能制造，具体涉及一种柔性生产线外观缺陷光学检测方法。

技术介绍

1、在当今快速变化的市场环境中，消费者对产品的个性化与多样化需求日益增强，对制造业的生产模式提出了更高要求。柔性生产线作为一种高度灵活的生产系统，能够迅速调整生产配置以适应不同产品批次的生产需求，因此在众多行业中得到了广泛应用。柔性生产线的核心优势在于其调机换线的便捷性，这使得企业能够高效响应市场变化，缩短产品上市周期，提升市场竞争力。

2、然而，随着产品种类的增多和生产节奏的加快，柔性生产线在工艺流程中面临的半成品和成品外观缺陷检测挑战也日益凸显。外观缺陷不仅影响产品的质量，还可能直接关系到工艺流程的良率及整体产成品的生产成本。

3、传统上，外观缺陷检测主要依赖于人工目检或基于固定模式的自动化检测设备。人工目检虽然灵活，但受限于人的主观判断、疲劳度及检测速度，难以保证检测的一致性和效率，特别是在高强度、长时间的生产环境中，误判和漏检的风险显著增加。而基于固定模式的自动化检测设备，虽然在一定程度上提高了检测效率，但其预设的检测算法和参数一般难以适应柔本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种柔性生产线外观缺陷光学检测方法，其特征在于：包括：对生产线上的半成品和成品进行图像采集；对采集到的图像进行预处理和空间变换；利用无监督学习，对待检测产品的正样本图像进行特征提取和聚类分析，形成特征库；将待检测图像的特征向量与特征库进行比对，输出样本的缺陷位置和类型；采用有监督学习改进的RTDETR模型并使用被判定为缺陷的样本进行训练，改进的RTDETR模型采用ResNet和Visual Transformer网络结构；部署模型进行实时检测和结果反馈。

2.根据权利要求1所述的一种柔性生产线外观缺陷光学检测方法，其特征在于：采用多色面阵光源和高分辨率相机进行图像采集，多...

【技术特征摘要】

1.一种柔性生产线外观缺陷光学检测方法，其特征在于：包括：对生产线上的半成品和成品进行图像采集；对采集到的图像进行预处理和空间变换；利用无监督学习，对待检测产品的正样本图像进行特征提取和聚类分析，形成特征库；将待检测图像的特征向量与特征库进行比对，输出样本的缺陷位置和类型；采用有监督学习改进的rtdetr模型并使用被判定为缺陷的样本进行训练，改进的rtdetr模型采用resnet和visual transformer网络结构；部署模型进行实时检测和结果反馈。

2.根据权利要求1所述的一种柔性生产线外观缺陷光学检测方法，其特征在于：采用多色面阵光源和高分辨率相机进行图像采集，多色面阵光源采用led光源。

3.根据权利要求1所述的一种柔性生产线外观缺陷光学检测方法，其特征在于：对采集到的图像进行预处理和空间变换，包括以下内容：

4.根据权利要求1所述的一种柔性生产线外观缺陷光学检测方法，其特征在于：利用无监督学习，对待检测产品的正样本图像进行特征提取和聚类分析，形成特征库，包括以下内容：

【专利技术属性】
技术研发人员：邓小铭，糜波，刘帝金，陈腾宇，姚贵振，刘圣斌，
申请(专利权)人：盛泰光电科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：