机械零件计算机视觉检测关键技术的研究_陈向伟

资 源 简 介

机械零件计算机视觉检测关键技术的研究_陈向伟

详 情 说 明

机械零件计算机视觉检测技术是工业自动化领域的重要研究方向，其核心在于通过图像处理和模式识别手段实现零件尺寸测量、表面缺陷检测等任务。该技术的关键环节包括高精度图像采集系统搭建、光照条件优化、特征提取算法设计以及分类器模型训练。

在工业现场应用中，首先需解决机械零件反光、遮挡等干扰问题，通常采用多光源组合或偏振滤光技术提升成像质量。特征提取阶段结合传统算子（如Sobel边缘检测）与深度学习模型（如卷积神经网络），可平衡检测精度与实时性需求。对于微小缺陷识别，基于超分辨率重建的图像增强方法能有效提升检测灵敏度。

当前研究趋势聚焦于轻量化网络部署、跨域迁移学习以及三维视觉检测技术，以应对复杂工况下的检测鲁棒性挑战。该技术对提升制造业质量控制效率具有显著价值。