【技術實現步驟摘要】
本申請涉及智能化識別，并且更具體地，涉及一種鋁合金鑄件的表面圖像識別方法及其系統。
技術介紹
1、隨著鋁合金鑄件在汽車、航空、電子等領域的廣泛應用，對鑄件質量和性能的要求也越來越高。鋁合金鑄件表面缺陷是影響鑄件質量和性能的重要因素之一，因此，對鋁合金鑄件的表面缺陷進行有效的檢測和分析，是提高鑄件質量和降低生產成本的關鍵。傳統的鋁合金鑄件表面缺陷檢測方法主要依靠人工目視檢測，存在人工主觀性強、效率低、準確性差等問題，無法滿足現代化生產和市場需求。
2、因此，期望一種優化的用于鋁合金鑄件的表面缺陷檢測方案。
技術實現思路
1、為了解決上述技術問題，提出了本申請。本申請的實施例提供了一種鋁合金鑄件的表面圖像識別方法及其系統，其獲取被檢測鋁合金鑄件的表面圖像；采用基于深度學習的人工智能技術，挖掘被檢測鋁合金鑄件的表面圖像的隱含特征信息，并進行鋁合金鑄件的表面缺陷隱含特征的充分表達，基于此對于鋁合金鑄件的表面缺陷進行準確地檢測評估，以提高鑄件的質量和性能，降低生產成本。
2、第一方面，提供了一種鋁合金鑄件的表面圖像識別方法，其包括：
3、獲取被檢測鋁合金鑄件的表面圖像；
4、對所述表面圖像進行圖像降噪以得到降噪后表面圖像；以及
5、對所述降噪后表面圖像進行機器視覺分析以確定被檢測鋁合金鑄件的表面是否存在缺陷。
6、第二方面，提供了一種鋁合金鑄件的表面圖像識別系統，其包括：
7、圖像獲取模塊，用于獲取被檢測鋁合
8、降噪模塊，用于對所述表面圖像進行圖像降噪以得到降噪后表面圖像；以及
9、機器視覺分析模塊，用于對所述降噪后表面圖像進行機器視覺分析以確定被檢測鋁合金鑄件的表面是否存在缺陷。
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1.一種鋁合金鑄件的表面圖像識別方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的鋁合金鑄件的表面圖像識別方法，其特征在于，對所述表面圖像進行圖像降噪以得到降噪后表面圖像，包括：將所述表面圖像通過基于自動編解碼器的圖像降噪模塊以得到所述降噪后表面圖像。
3.根據權利要求2所述的鋁合金鑄件的表面圖像識別方法，其特征在于，將所述表面圖像通過基于自動編解碼器的圖像降噪模塊以得到所述降噪后表面圖像，包括：
4.根據權利要求3所述的鋁合金鑄件的表面圖像識別方法，其特征在于，對所述降噪后表面圖像進行機器視覺分析以確定被檢測鋁合金鑄件的表面是否存在缺陷，包括：
5.根據權利要求4所述的鋁合金鑄件的表面圖像識別方法，其特征在于，使用深度神經網絡模型作為特征提取器對所述降噪后表面圖像進行機器視覺分析以得到分類特征向量，包括：
6.根據權利要求5所述的鋁合金鑄件的表面圖像識別方法，其特征在于，將所述圖像塊的序列通過包含嵌入層的ViT模型以得到多個圖像塊上下文語義特征向量，包括：
7.根據權利要求6所述的鋁合金鑄件的表面圖像識別方
8.根據權利要求7所述的鋁合金鑄件的表面圖像識別方法，其特征在于，對所述分類特征向量進行逐位置優化以得到優化分類特征向量，包括：
9.一種鋁合金鑄件的表面圖像識別系統，其特征在于，包括：
10.根據權利要求9所述的鋁合金鑄件的表面圖像識別系統，其特征在于，所述降噪模塊，用于：將所述表面圖像通過基于自動編解碼器的圖像降噪模塊以得到所述降噪后表面圖像。
...【技術特征摘要】
1.一種鋁合金鑄件的表面圖像識別方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的鋁合金鑄件的表面圖像識別方法，其特征在于，對所述表面圖像進行圖像降噪以得到降噪后表面圖像，包括：將所述表面圖像通過基于自動編解碼器的圖像降噪模塊以得到所述降噪后表面圖像。
3.根據權利要求2所述的鋁合金鑄件的表面圖像識別方法，其特征在于，將所述表面圖像通過基于自動編解碼器的圖像降噪模塊以得到所述降噪后表面圖像，包括：
4.根據權利要求3所述的鋁合金鑄件的表面圖像識別方法，其特征在于，對所述降噪后表面圖像進行機器視覺分析以確定被檢測鋁合金鑄件的表面是否存在缺陷，包括：
5.根據權利要求4所述的鋁合金鑄件的表面圖像識別方法，其特征在于，使用深度神經網絡模型作為特征提取器對所述降噪后表面圖像進行機器視覺分析以得到分類特征向量，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王承永，
申請(專利權)人：浙江海威汽車零件有限公司，
類型：發明
國別省市：
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