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摘 要:本文針對汽車漆膜質(zhì)量檢測問題,提出融合深度學習的機器視覺檢測系統(tǒng)。系統(tǒng)采用硬件-軟件協(xié)同架構(gòu),通過多光譜成像技術(shù)實現(xiàn)對汽車曲面部件的全覆蓋檢測,并設計曲面自適應光照補償模型,構(gòu)建符合標準的缺陷分類體系。關鍵技術(shù)包括基于反射率校正的曲面補償算法、改進的YOLOv5缺陷檢測算法以及多維度量化評價體系。(剩余4673字)
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基于機器視覺的汽車漆膜外觀質(zhì)量檢測與評價方法研究
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