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摘要：本发明公开了用于定向缺陷检测的拉链视觉质检方法及系统，涉及视觉质检技术领域，该方法包括：获取拉链基础信息，通过拉链视觉采集设备，获取多角度图像数据，通过具备缺陷标识的多角度图像数据，分析锁定第一定向缺陷位置及对应的第一异常失效类型、第二异常失效类型；基于所述拉链视觉采集设备上的扫描探针得到缺陷影响指标及失效概率；对所述拉链视觉质检模型进行定向缺陷加强训练，并集成至所述拉链视觉采集设备，对拉链生产线进行缺陷质检。本发明解决了现有技术中拉链质检效率低，缺乏智能化质检，缺陷检测精度低下的技术问题，达到了提高质检效率以及缺陷检测精度，实现智能化质检的技术效果。

主权项：1.用于定向缺陷检测的拉链视觉质检方法，其特征在于，所述方法包括：获取拉链基础信息，所述拉链基础信息对应的各个构件包括链齿、拉头、插销、拉片；通过拉链视觉采集设备，进行多角度采集，获取多角度图像组，定向缺陷分类并添加缺陷标识；基于拉头对应的历史质检实例，在拉链视觉质检模型中，通过具备缺陷标识的多角度图像组，分析锁定拉动模式下的第一定向缺陷位置及对应的第一异常失效类型、解锁拉动模式下的第二定向缺陷位置及对应的第二异常失效类型；基于锁定拉动模式下的第一定向缺陷位置及对应的第一异常失效类型、解锁拉动模式下的第二定向缺陷位置及对应的第二异常失效类型，连接所述拉链视觉采集设备，添加扫描探针；基于所述拉链视觉采集设备上的扫描探针，结合所述拉链基础信息，进行计算机辅助性能评估，得到缺陷影响指标及失效概率；基于所述缺陷影响指标及失效概率，依据拉头对应的高固定梢缺陷集合、低固定梢缺陷集合评估拉头的平滑度，对所述拉链视觉质检模型进行定向缺陷加强训练，并集成至所述拉链视觉采集设备，在拉链生产线进行定向缺陷同步质检；其中，所述方法还包括：基于所述多角度图像组，通过特征匹配算法计算视差图，并转换为多组密集点云；通过所述多组密集点云，对齐多个角度的点云数据，搭建拉链三维模型；基于所述拉链三维模型，结合嵌入深度和影响范围，配置所述扫描探针；其中，集成至所述拉链视觉采集设备，在拉链生产线进行定向缺陷同步质检，所述方法包括：持续对所述拉链生产线的目标型号拉链进行数据收集，获取型号限定缺陷样本图像；基于所述型号限定缺陷样本图像，以所述拉链视觉质检模型作为起点，对应特定缺陷模式使用增量学习技术，并进行模型参数优化；其中，持续对所述拉链生产线的目标型号拉链进行数据收集，所述方法还包括：基于所述目标型号拉链，引入注意力机制并识别频繁项；基于所述拉链生产线的在线数据流处理架构，对照所述频繁项定位所述多角度图像组中的潜在缺陷区域；针对所述多角度图像组中的潜在缺陷区域，利用光谱成像技术识别隐性缺陷特征，并与所述频繁项进行关联绑定。

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