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摘要：本发明公开了一种基于多维度视觉分析的涂漆检测方法及检测系统，属于视觉检测技术领域，利用机器学习模型对待检测图像进行检测，输出目标部件是否具有涂漆的检测结果；机器学习模型的构建方法包括：S1、获取基础图像集；S2、对基础图像集中的每张基础图像进行目标检测和标注；S3、对识别图像进行处理；建立有油漆颜色和无油漆颜色的数组；S4、将数组划分为训练集和测试集，利用机器学习模型对训练集和测试集进行学习，得到机器学习模型。本发明中的机器学习模型是通过包括坐标点位、HSV值和有无油漆颜色标识的数组训练得到，利用训练完成的机器学习模型对待检测图像进行智能检测，能够快速准确得出目标部件是否涂抹油漆的检测结果。
主权项：1.一种基于多维度视觉分析的涂漆检测方法，其特征在于，利用机器学习模型对待检测图像进行检测，输出目标部件是否具有涂漆的检测结果；所述机器学习模型的构建方法包括：S1、获取基础图像集；所述基础图像集中的每张基础图像包含目标工件图像，所述目标工件图像为涂漆工件图像；S2、对所述基础图像集中的每张基础图像进行目标检测和标注，得到每张基础图像中目标工件的识别图像和位置；S3、对识别图像进行处理：将每张识别图像转换为HSV颜色空间图像格式；提取所述HSV颜色空间图像格式中的目标颜色部分，将其余元素的像素值置为0，得到第一中间图像；将所述第一中间图像转成灰度图像；对所述灰度图像进行图像预处理，得到每个目标色素部分的闭区域面积；通过目标色素的局部密度特征计算法，得到第二中间图像；所述目标色素的局部密度特征计算法的具体过程为：采用连通区域分析法确定连通组件；每个连通组件内的最大外接矩形面积除以连通组件内mask数量得到单个连通组件的密度特征；筛除密度特征小于密度阈值的连通组件中的目标像素；基于第二中间图像，分别建立有油漆颜色和无油漆颜色的数组，每个数组包括坐标点位、HSV值和有无油漆颜色标识；S4、将所述数组划分为训练集和测试集，利用机器学习模型对所述训练集和测试集进行学习，学习完成后构建得到机器学习模型。
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百度查询： 菲特(天津)检测技术有限公司 一种基于多维度视觉分析的涂漆检测方法及检测系统
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