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申请/专利权人：江苏蔚蓝数智科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于工业应用场景的产品视觉检测方法，涉及产品视觉检测领域。通过获取产品的各类缺陷图像，分别提取产品加工过程中及静止状态下缺陷的特征测量值，并计算获取缺陷特征测量差值，获取产品加工过程中的工业参数，对获取的工业参数与缺陷特征测量差值进行灰色关联分析，获取缺陷特征测量差值与工业参数间的灰色关联度，构建缺陷特征差值与工业参数间的回归模型，获取待检测产品加工过程中的缺陷特征测量值及工业参数值，根据回归模型计算出在工业参数值时的缺陷特征差值，获取待检测产品修正后的缺陷特征值作为分类数据样本，采用k最近邻法对检测产品的缺陷类型进行分类，获取产品的缺陷分类结果。
主权项：1.一种基于工业应用场景的产品视觉检测方法，其特征在于，包括：S1：获取缺陷产品样本的各类缺陷图像，分别提取缺陷产品加工过程中及静止状态下的第j类缺陷的特征测量值，记为和，计算获取第j类缺陷特征测量差值，记为，其中，，j=1,2，...，n；S2：获取缺陷产品加工过程中的第i项工业参数值，i=1,2，...，m，对获取的工业参数与缺陷特征测量差值进行灰色关联分析，获取第j类缺陷特征测量差值与第i项工业参数值间的灰色关联度；S3：根据获取的灰色关联度值，构建缺陷特征差值与工业参数间值之间的回归模型，其中，模型的表达式为： ；式中，表示为缺陷特征差值；为常数系数；m为工业参数种类；n为缺陷特征种类；S4：获取待检测产品加工过程中的缺陷特征测量值及工业参数值，根据回归模型计算出在工业参数值为时的缺陷特征差值，获取待检测产品修正后的缺陷特征值，其中，；S5：将待检测产品修正后的缺陷特征值作为分类数据样本，采用k最近邻法对待检测产品的缺陷类型进行分类，获取缺陷分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏蔚蓝数智科技有限公司 一种基于工业应用场景的产品视觉检测方法
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