基于机器视觉的工业产品质量检测方法及系统

本发明涉及工业质检技术领域，公开了基于机器视觉的工业产品质量检测方法及系统。该方法部署多光谱成像系统捕获产品表面图像数据流，并通过噪声抑制算法生成净化图像序列；随后对净化图像序列进行空间分割，识别多个检测子区域，提取各子区域的纹理特征与形状特征，整合成综合特征图谱；将该图谱输入至预训练的编码器‑解码器结构缺陷检测神经网络，输出缺陷概率分布图；基于此概率分布图，结合实时生产参数动态计算缺陷判定阈值，生成精确的缺陷分类报告；最后根据缺陷分类报告生成控制指令序列，传输至生产执行系统以实时调节生产线设备。该方法提升了质量检测的准确性与生产效率。