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申请/专利权人：天津市工业和信息化研究院(天津市节能中心、天津市工业和信息化局教育中心)
摘要：本发明涉及机器视觉技术领域，具体涉及基于特征标定的机器视觉检测方法及系统，包括以下步骤：S1：动态获取被检测物体的连续图像序列；S2：对S1获取的图像序列进行尺度变换，生成多级分辨率的图像金字塔；S3：从S2中的每个图像金字塔层次中提取特征；S4：对S3中提取并增强的特征进行实时标定，并识别特征的类别和变化；S5：采用自适应决策算法调整检测策略；S6：对S5得到的初步检测结果进行后处理。本发明，通过动态环境适应性、高效的多尺度特征处理和先进的后处理技术，显著提高了在多变环境下的检测精度和系统的整体稳定性，使其在工业自动化、安全监控及自动驾驶辅助等领域的应用更为可靠和精确。
主权项：1.基于特征标定的机器视觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：使用预设的光照适应算法控制摄像设备，动态获取被检测物体在不同焦距和光照条件下的连续图像序列；S2：对S1获取的图像序列进行尺度变换，生成多级分辨率的图像金字塔，以适应从微观到宏观的多层次特征提取需求；S3：通过预设的多尺度卷积神经网络，从S2中的每个图像金字塔层次中提取特征，并通过特征增强技术突出提取特征的显著性；S4：对S3中提取并增强的特征进行实时标定，并通过比对预设的动态特征模板库来识别特征的类别和变化；S5：基于S4的特征标定结果和实时环境数据，采用自适应决策算法调整检测策略，以优化检测精度和响应速度；S6：对S5得到的初步检测结果进行后处理，包括结果平滑处理和误差修正，最终输出精确的检测报告。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津市工业和信息化研究院(天津市节能中心、天津市工业和信息化局教育中心) 基于特征标定的机器视觉检测方法及系统
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