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摘要：本发明涉及外观检测技术领域，具体为基于工业相机拍摄的终检外观检测系统，系统包括图像增强模块、三维建模模块、特征映射模块、参数调整模块、质量趋势分析模块、结构完整性评估模块、设备维护策略模块、流程优化模块。本发明中，图像增强模块通过高斯模糊和锐化算法去除噪声，直方图均衡化增强对比度，三维建模模块利用立体视觉和表面重建技术，优化纹理，特征映射模块采用卷积神经网络分析模型特征，映射产品特性，参数调整模块通过自适应学习算法自动优化检测参数，质量趋势分析和结构完整性评估模块提供趋势预测和结构安全性评估，支持维护策略的制定，设备维护策略模块和流程优化模块的综合应用实现预测性维护和流程效率提升。

主权项：1.基于工业相机拍摄的终检外观检测系统，其特征在于：所述系统包括图像增强模块、三维建模模块、特征映射模块、参数调整模块、质量趋势分析模块、结构完整性评估模块、设备维护策略模块、流程优化模块；所述图像增强模块基于工业相机拍摄的原始图像，采用高斯模糊算法对图像进行平滑处理，并采用锐化算法提升图像细节清晰度，通过直方图均衡化技术重新分配图像亮度，增强对比度，生成增强后图像；所述三维建模模块基于增强后图像，立体视觉算法从多视角重构物体形状，表面重建技术细化模型表面纹理，并采用光线追踪法模拟光与物体交互，优化模型纹理和光影效果，生成三维视觉模型；所述特征映射模块基于三维视觉模型，采用卷积神经网络深度分析模型特征，提取关键结构和表面纹理信息，并通过特征点检测技术映射模型的特征，生成特征映射分析结果；所述参数调整模块基于特征映射分析结果，采用自适应学习算法进行特征反馈动态调整模型参数，并采用神经网络和模糊逻辑协同工作，优化检测参数和条件，生成适应性检测参数；所述质量趋势分析模块基于适应性检测参数，采用自回归积分滑动平均模型分析质量数据时间序列，识别趋势变化和波动，并通过趋势分析算法预测未来时间段内质量变化趋势，生成趋势预测分析；所述结构完整性评估模块基于三维视觉模型，采用有限元分析对产品结构进行数值模拟，并通过应力测试算法模拟差异化工况下的应力分布，评估结构稳定性和潜在风险，生成结构安全性评估；所述设备维护策略模块基于结构安全性评估和设备历史运行数据，采用数据驱动的机器学习方法分析维护需求，并通过支持向量机识别关键维护点，制定针对性维护策略，生成维护策略计划；所述流程优化模块综合增强后图像、三维视觉模型、特征映射分析、适应性检测参数、趋势预测分析、结构安全性评估、维护策略计划，结合实用流程管理和六西格玛方法，生成优化检测流程。

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