摘要
本申请公开了一种气门室盖泄漏检测系统及方法,涉及气门室盖测试领域,其以利用交叉偏振成像技术来抑制气门室盖表面的镜面反射(高光),并增强油膜与背景材质的视觉差异。通过将常规的RGB图像与消除高光干扰的交叉偏振图像进行多通道融合,可以生成信息更丰富的特征图像。随后,利用语义分割网络(如U‑Net)对该融合图像进行深度学习分析,使其能够精准学习并定位油膜不规则的形态和细微特征。这种方法不依赖于传统的阈值或边缘检测,而是通过数据驱动的方式,解决了因低对比度和高光干扰导致微小渗漏难以被稳定识别的技术难题,从而实现了高精度的自动化检测。