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申请/专利权人：辽宁尼尔科达环保材料有限公司
申请日：2025-01-02
公开（公告）日：2025-01-28
公开（公告）号：CN119379701A
专利技术分类：
专利摘要：本发明公开了一种基于图像识别的刨花板质量检测方法及系统，具体涉及图像识别技术领域；通过从不同批次中选择刨花板样本并人工标注边缘缺陷，结合局部灰度变化分析和纹理对比度差计算，提取出边缘光滑度变化率和纹理对比度差等关键特征，并将其转化为综合特征向量输入到机器学习模型中进行训练和预测，能够有效评估检测系统在边缘区域的质量识别准确性，并根据准确性分类结果进行反馈，在出现不完全准确识别时，通过对比历史批次的偏差，自动标记异常刨花板并提醒操作员复查，从而提高生产质量和安全性，避免次品流入市场，减少潜在的产品事故风险。
专利权项：1.一种基于图像识别的刨花板质量检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：从不同生产批次中选择一系列刨花板，包括多个具有边缘缺陷的样本，通过人工标注每个样本中边缘区域的真实缺陷，包括裂纹、气泡、粗糙，边缘不平整；S2：对边缘区域进行局部分析，选择多个分段窗口计算灰度变化，计算每个窗口的灰度标准差，标出光滑度突变的区域，通过对比光滑度不变和突变区域，计算光滑度变化的比率，得到边缘光滑度变化率；S3：若边缘光滑度变化率大，则通过比较刨花板边缘区域的不同纹理块，计算每块区域之间的对比度差异，根据每块区域纹理的亮度差异变化情况，计算刨花板边缘区域的纹理对比度差；S4：将获取到的刨花板边缘区域的边缘光滑度变化率和纹理对比度差转换成综合特征向量，作为机器学习模型的输入项，根据模型输出结果确定检测系统识别刨花板边缘区域质量的准确性；S5：根据检测系统识别刨花板边缘区域质量的准确性，将检测系统的质量识别结果划分为准确识别结果，不完全准确识别结果和不准确识别结果；S6：对于不完全准确识别结果，对固定时间段内检测系统识别刨花板边缘区域质量准确性的异常程度进行分析，若异常程度高，则计算当前批次的识别准确性与历史批次的偏差，若质量检测结果偏差大，则对相应的刨花板进行自动标记并提醒操作员进行复查。
百度查询： 辽宁尼尔科达环保材料有限公司 一种基于图像识别的刨花板质量检测方法及系统
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