基于轮廓度量与AI模型的工业缺陷检测算法研究

为了解决工业产品表面缺陷难检测的问题，针对当前检测技术现场应用痛点，从方案架构和检测技术两个层面进行研发，设计了基于轮廓度量和AI模型的工业缺陷检测算法。首先，结合图像分析算子和AI模型，建立一套完整检测方案架构。然后，耦合形状度、填充度和边数等特征，定义一种代表缺陷不规则度的轮廓度量因子，结合阈值分割，完成灰阶算子的设计；利用SIFT特征点检测机制和ICP校准方法，完成缺陷图像的匹配；建立传统视觉算子，并基于AI分割模型、分类模型与小样本训练，构建工业缺陷检测模型，准确定位到缺陷边缘区域。实验测试结果显示，相较于目前主流技术与方案，所提算法方案有利于“保检出，降误判”的应用诉求，为工业缺陷检测设备奠定核心算法基础，并确保落地。