一种结合热成像与深度学习模型的在线增量学习缺陷检测系统

本发明工业视觉检测技术技术领域，且公开了一种结合热成像与深度学习模型的在线增量学习缺陷检测系统，包括硬件层与软件层，所述硬件层包括高帧频长波红外相机、主动热激励模块、编码器触发&同步板卡、边缘计算节点以及云端GPU集群，所述软件层包括热成像处理、增量检测网络以及模型更新流程，本发明将红外热像在线检测与增量学习融合，有效解决产线概念漂移时模型性能衰减问题，通过实时采集热像数据并进行增量学习，使模型能够适应缺陷分布的变化，始终保持较高的检测性能，利用模型自身uncertainty实时筛选高价值样本，降低人工标注量70%，并通过设定不确定性阈值，自动识别难以判断的样本，触发人工标注，提高了标注效率和样本质量。