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摘要：本发明公开了一种基于人工智能的产品外观缺陷检测系统及方法，涉及产品外观检测技术领域，本发明按照生产线编号获取检测数据，提取检测数据中的产品的图像数据，对产品的图像数据进行图像相似度分析，并选取产品的目标检测图像；根据产品外观报告对目标检测图像计算缺陷影响评估值，对产品的质量进行判断；对周期合格图像集合进行分析形成对照像素矩阵；将检测像素矩阵与对照像素矩阵进行对比，生成缺陷像素矩阵；分析缺陷像素矩阵组的关联性，判断生产线的运行情况；根据生产线的运行情况对管理员发送报警信号，并将异常情况进行可视化显示。能够有效地减少数据储存空间，降低系统运行成本；实现了产品外观缺陷检查的自动化。
主权项：1.一种基于人工智能的产品外观缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1：对检测区域内的生产线统一进行编号，按照生产线编号获取检测数据，提取检测数据中的产品的图像数据，对产品的图像数据进行图像相似度分析，根据图像相似度分析结果选取产品的目标检测图像；S2：利用图像识别技术对产品的目标检测图像进行处理并生成产品外观报告；根据产品外观报告对目标检测图像计算缺陷影响评估值，根据缺陷影响评估值对产品的质量进行判断；S3：根据产品的质量的判断结果，将产品的目标检测图像进行分类并组成集合，对周期合格图像集合进行分析形成对照像素矩阵；周期风险图像集合中的目标检测图像对应的检测像素矩阵与对照像素矩阵进行对比，生成缺陷像素矩阵；S4：分析缺陷像素矩阵组成的缺陷像素矩阵组的关联性，根据缺陷像素矩阵组的关联性，判断生产线的运行情况；根据生产线的运行情况对管理员发送报警信号，并将异常情况进行可视化显示。
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