融合计算机视觉的模具裂纹自动检测与精细分割算法OA

模具裂纹检测是工业制造里保障产品质量与生产安全的关键环节。本文给出一种融合计算机视觉的模具裂纹自动检测与精细分割算法,目的是实现高效、精准的裂纹识别与定位。首先,利用深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial network,DCGAN)扩充裂纹图像数据集,解决样本不足难题;其次,设计改进的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),借助多尺度特征提取与注意力机制,强化关键区域的信息表达能力;最后,依靠模型剪枝与量化技术达成轻量化部署。结果显示,改进算法在裂纹检测任务中表现优异,准确率达91.4%,召回率升至87.3%,分别比主流算法高出22.17%和18.55%。此外,模型推理时间仅80 ms,参数量减至12.3 Mb。研究表明,该算法在复杂背景下的稳健性和细节捕捉能力都明显提升。