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申请/专利权人：杭州映图智能科技有限公司

摘要：本发明涉及结构部件测试领域，提出了一种TPV针织复合管外观在线视觉检测系统，包括图像采集组件、模型训练子系统和视觉检测子系统，通过使用非监督学习训练AI模型的方式，进行图像质量和全景采集，使用自动化和智能化的标注过程，减少了对数据标注的依赖，解决了现有缺陷检测效率低、数据需求量大的问题，增强了系统实时在线检测能力，提升了检测的准确性和可靠性。

主权项：1.一种TPV针织复合管外观在线视觉检测系统，其特征在于，包括图像采集组件、模型训练子系统和视觉检测子系统，所述图像采集组件设有照明单元及图像获取单元，所述照明单元用于对TPV针织复合管曲面进行均匀打光，所述图像获取单元用于捕捉待检测的TPV针织复合管曲面图像，并将捕捉的TPV针织复合管曲面图像放入图像数据集中；所述模型训练子系统用于得到进行视觉检测的模型，包括：数据处理模块，所述数据处理模块包括自适应网格标注单元、数据归一化单元、特征提取单元和降维单元，所述自适应网格标注单元通过记录图像坐标变换，自动生成网格，并对每个网格内的区域进行标注，用于对图像数据集中的TPV针织复合管曲面图像生成标注网格，所述数据归一化单元用于调整图像数据集中TPV针织复合管曲面图像的尺寸，并将其像素值范围调整到0至1的区间内，所述特征提取单元用于提取图像数据集中TPV针织复合管曲面图像的轮廓特征，所述降维单元用于将提取到的TPV针织复合管曲面图像轮廓特征转换为低维数据，所述降维单元基于神经网络结构，采用均方差误差损失函数进行数据降维；所述特征提取单元提取图像轮廓特征，检测网格轮廓大小是否超过预设阈值；模型构建模块，所述模型构建模块利用算法构建数据检测模型，通过使用数据图像集中的低维数据进行迭代训练，完成数据检测模型构建；所述模型构建模块基于PyTorch深度学习框架构建卷积自编码器模型；所述模型构建模块基于DataLoader加载图像数据集，并进行数据集中数据的批量处理；所述模型构建模块基于初始化构造方法对自编码器进行重构及计算重构误差，编写训练循环迭代训练集；在进行模型构建时，采用非监督学习方法进行AI模型训练，模型构建使用自编码器，自编码器通过识别图像数据集输入的数据，对其进行压缩和重构，从而发现数据内在结构，当数据出现异常时，重构误差较大，系统从而判断出TPV针织复合管表面图像出现异常缺陷；所述视觉检测子系统用于识别生产线中TPV针织复合管产品的缺陷情况，并将缺陷信息反馈至终端，包括：缺陷识别模块，所述缺陷识别模块使用所述数据检测模型进行缺陷检测，根据检测到的缺陷产品轮廓信息，加载其位置信息，并输出缺陷信号；缺陷警报组件，所述缺陷警报组件设有蜂鸣器，所述蜂鸣器接收缺陷信号后进行警报。

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