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本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于人工智能的拉链布带缺陷检测方法，该方法用于缺陷检测，利用电子设备识别拉链布带缺陷，提高了缺陷检测的准确度，包括：获取拉链布带图；将标准图和拉链布带图对应梯度进行作差，得到梯度差异图；计算梯度差异图各像素点属于缺陷的概率，获取异常像素点，进而得到疑似缺陷区域；对拉链布带图进行边缘检测，得到不平直边缘点；遍历各疑似缺陷区域包围框中的像素点，筛选出包含不平直边缘点的疑似缺陷区域；获取包含不平直边缘点的疑似缺陷区域及其在标准图中对应区域的频谱图；根据两种频谱图对应像素点的亮度得到包含不平直边缘点的疑似缺陷区域为非缺陷区域的概率，进而得到拉链布带的缺陷区域。

本发明公开了一种基于模板匹配的拉链布边缺陷识别方法，涉及人工智能领域。包括：建立纹理模板数据库：获取正常拉链布边的布边RGB图像，获取每行像素点的距离序列；计算位置分布规则度，将最大值对应像素点作为关键点对距离序列进行划分得到纹理模板；模板匹配：采集待检测布边图像，根据纹理模板对待检测布边图像进行滑动检测，得到缺陷区域以及对应的纹理模板；缺陷判断：计算待检测布边图像缺陷区域与纹理模板的颜色差异性；根据所述颜色差异性值判断待检测拉链布边的缺陷类型。本发明通过图像检测代替人工检测，提高检测效率的同时，保证了缺陷检测结果的可靠性。

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及基于光学手段的拉链生产缺陷智能检测方法及系统，该系统为拉链生产领域的人工智能系统，可以实现人工智能系统的信息系统集成服务。该方法包括：获取每个像素点的不平整差异；根据每个不平整链齿的异常程度、齿宽以及标准齿宽获取每个不平整链齿的权重；对不平整区域进行空间中的正弦曲线拟合，利用不平整区域中多个链齿的起始点和终止点的拟合误差以及对应像素点的权重求解出曲线参数，得到拟合曲线，根据拟合曲线计算相邻链齿之间的实际齿距；根据齿长、齿宽以及实际齿距对拉链进行缺陷检测。本发明实施例利用光学手段，具体是可见光图像来测试或分析拉链的缺陷，提高缺陷检测的准确率。