基于计算机视觉技术的金属铝磷化膜缺陷检测方法及系统

专利主权项内容

1.基于计算机视觉技术的金属铝磷化膜缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取铝表面磷化膜的图像，生成原始图像；获取铝表面的热分布信息和内部结构信息，并与原始图像数据结合，生成综合传感器数据；应用卷积神经网络对综合传感器数据进行特征提取，生成特征数据；根据特征数据指导自适应原始图像的增强过程，生成增强图像；通过卷积神经网络算法对增强图像进行缺陷检测，生成缺陷检测报告；所述根据特征数据指导自适应原始图像的增强过程，生成增强图像包括：通过分析所述特征数据，确定图像中的关键区域；根据分析结果，为原始图像制定自适应的图像增强策略；基于图像增强策略完成对原始图像增强，并生成增强图像；所述为原始图像制定自适应的图像增强策略包括：确定分析结果中所述关键区域在预设指标中存在的缺失或不足，所述预设指标包括：色彩、对比度及纹理；选择与缺失或不足对应的增强技术，根据需求调整增强技术的参数，完成自适应的图像增强。