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微型电脑应用2024年4月

基金项目MicrocomputerApplications第40卷第4期

文章编号：1007-757X(2024)04-0047-03

基于人工智能的缺陷图像识别算法

杜媛

（西安职业技术学院，大数据应用学院，陕西，西安710072）

摘要：为了提高实际场景图像的缺陷识别准确度，基于人工智能、图像识别和深度学习技术，设计一种新的图像缺陷识别算

法。采集缺陷图像，为缺陷目标识别做好检测分析和学习训练准备。联合分水岭分割和颜色特征分割方法，提取缺陷图像的

有效特征。基于卷积网络，充分借助其中的学习模型，采用Python开源框架，设计新的缺陷识别方法。将人工智能算法集成

于开发的软件系统中，该系统功能包括相机采集、视频导入、HDMI导入、脚踏板控制等。仿真数据表明，与已有分割技术相

比，所提算法具有更理想的识别准确性与鲁棒性。

关键词：缺陷图像；目标识别；颜色特征分割；缺陷检测

中图分类号：TP242文献标志码：A

DefectImageRecognitionAlgorithmBasedonArtificialIntelligence

DUYuan

(SchoolofBigDataApplication,XianVocationalandTechnicalCollege,Xian710072,China)

Abstract:Inordertoimprovethedefectrecognitionaccuracyoftheactualsceneimage,basedontheartificialintelligencesolu-

tion,theimagerecognitiontechnologyanddeeplearningtechnology,theartificialintelligenceaccuraterecognitionmechanismis

established.Thedefectimageiscollectedtopreparefordetection,analysisandtrainingofdefecttargetrecognition.Theeffec-

tivefeaturesofdefectimageareextractedbycombiningwithwatershedsegmentationandcolorfeaturesegmentation.Basedon

convolutionnetwork,theactivationfunctionofhiddenlayerisorganicallycombined,andthePythonopensourceframeworkis

usedtoestablishthedefectrecognitionmechanismofdeepneuralnetwork.Theartificialintelligencealgorithmisintegratedinto

thesoftwaresystemtodevelopthesystemfunctions:cameraacquisition,videoimport,HDMIimport,pedalcontrolandother

practicalapplicationfunctions.Thesimulationdatashowthattheproposedalgorithmhasbetterrecognitionaccuracyandro-

bustnesscomparedwiththeexistingsegmentationtechniques.

Keywords:defectim