摘要
本申请提供了一种用于五金冲压模具生产的智能视觉检测方法及系统,涉及五金冲压模具生产领域,其获取待检测五金冲压模具的模具当前状态图像和无缺陷的模具状态基准图像并进行几何对齐,接着计算差分图获取潜在缺陷区域显著性分布,并用金字塔网络进行多尺度差异特征层次化编码,分离正常磨损伪影与真实缺陷。进一步,引入特征感受野锚定机制,根据模具几何拓扑动态调整注意力权重。最终,使用轻量化分类器对增强后的差异特征进行决策,实现亚毫米级异常识别。这样,能够有效提升对五金冲压模微小变化的敏感度,有助于早期发现缺陷。