本發明涉及一種基于大模型對汽車零部件表面進行檢測的方法，具體涉及一種結合光譜成像技術和深度學習模型的汽車零部件缺陷檢測技術。

背景技術：

1、隨著汽車工業的迅猛發展，汽車零部件的質量和性能要求日益提高。特別是在汽車制造過程中，零部件的缺陷檢測成為確保產品質量、提高生產效率和降低生產成本的關鍵環節。零部件表面的缺陷，如裂紋、劃痕、氣泡、表面污染物等，往往直接影響到零部件的使用性能和安全性。因此，如何精確、快速地檢測出這些缺陷，成為汽車制造業亟待解決的技術難題。

2、傳統的缺陷檢測方法通常依賴于人工檢測或者基于簡單的圖像處理算法進行自動化識別。然而，人工檢測不僅耗時且容易受限于檢測人員的經驗和疲勞程度，容易漏檢或者誤判。而基于圖像處理的自動化檢測方法雖然可以提高檢測效率，但其檢測精度和穩定性往往受到圖像質量、背景噪聲以及缺陷種類的影響，難以應對復雜的表面缺陷類型，尤其是在一些精細化表面或較為微小的缺陷檢測上，傳統方法存在較大的局限性。

3、隨著圖像識別和計算機視覺技術的不斷發展，基于深度學習的自動缺陷檢測技術逐漸被應用到零部件表面缺陷的識別中。深度學習技術能夠通過訓練大規模數據集自動提取圖像中的特征，識別出圖像中的模式和規律，極大地提高了缺陷檢測的準確度和魯棒性。然而，盡管深度學習模型在圖像處理領域取得了顯著的成果，但其在處理實際生產中各種復雜環境下的缺陷檢測時，仍然面臨許多挑戰。

4、首先，現有的深度學習缺陷檢測方法通常依賴于大量的標注數據進行訓練，而獲得高質量的標注數據是非常困難且成本較高的。其次，傳統的深度學習方法往往假設缺陷的種類和位置是固定的，但在實際生產中，零部件表面缺陷的種類和特征具有高度的多樣性，且每個生產批次的零部件可能出現不同的缺陷類型，導致現有模型在不同場景下的泛化能力較差，無法適應快速變化的生產需求。此外，深度學習模型通常需要大量的計算資源，這對于實時性要求較高的缺陷檢測應用來說，可能造成較大的資源消耗和延遲，影響生產效率。

技術實現思路

1、為了解決現有技術中的上述問題，本發明提出了一種基于大模型對汽車零部件表面進行檢測的方法，所述方法包括以下步驟：

2、步驟1：基于多維成像設備獲取目標表面的特征數據；

3、步驟2：利用大模型對獲取的特征數據進行特征抽取、聚類分析和異常模式識別；

4、步驟3：根據目標表面特征數據的分布差異，提取異常區域并生成統計模型；

5、步驟4：基于統計模型和標準樣本數據的對比，確定異常區域的具體位置；

6、步驟5：利用大模型算法對識別出的異常區域進行分類和缺陷類型識別；

7、步驟6：動態優化計算資源分配，以適應不同復雜度的檢測任務；

8、步驟7：輸出檢測目標的缺陷種類和具體位置。

9、所述步驟1進一步包括通過使用白色入射光照射汽車零部件的表面，獲取用于識別缺陷的單位區域的高分辨率放大圖像。

10、所述步驟2進一步包括通過光譜成像儀獲取目標表面的光譜數據；將獲取的光譜數據輸入至大模型，利用大模型進行特征抽取、聚類分析和異常模式識別，以識別目標表面缺陷的位置和類型。

11、所述步驟3進一步包括對光譜數據進行分組，生成每個分組的頻率分布柱狀圖；將生成的柱狀圖與正常狀態的柱狀圖進行比較，根據頻率分布差異識別目標表面缺陷區域。

12、所述頻率分布差異的計算具體為通過計算當前圖像的柱狀圖頻率分布p＝{f1,f2,...,fn}與正常柱狀圖頻率分布q＝{g1,g2,...,gn}之間的差異量化兩者的差異程度，其中所述差異程度dkl(p||q)通過如下公式計算：

13、

14、其中，

15、fi表示當前圖像中第i分組的頻率,i＝1,...,n；

16、gi表示正常柱狀圖中第i分組的頻率,i＝1,...,n；

17、n為柱狀圖中分組的總數；

18、當dkl(p||q)的值超過預設閾值時，判定當前圖像中存在異常區域，通過進一步分析異常區域中頻率分布的變化趨勢，識別與正常表面特征不符的潛在缺陷區域并確定其位置。

19、所述步驟4進一步包括：

20、基于正常目標表面的光譜數據建立標準模式層結構，其中標準模式層結構包含正常表面光譜分布特征及其對應的空間坐標；

21、定位具有頻率分布差異的像素，并計算其在圖像中的坐標(xi,yi)；

22、將所述頻率分布差異像素的坐標與標準模式層結構中對應坐標(xj,yj)進行比對，計算差異距離d，并判斷是否超過預設閾值；

23、對比結果顯示距離d超過閾值的像素所在區域為潛在缺陷區域；

24、通過聚合具有頻率分布差異的像素坐標，計算缺陷區域的中心位置(xc,yc)，其中(xc,yc)通過加權平均法計算得出：

25、其中：

26、xc,yc：計算得到的缺陷區域中心的水平和垂直坐標；

27、k：索引變量，表示具有頻率分布差異的每個像素；

28、wk：像素k的權重值，表示像素的頻率分布差異程度，權重越大表示該像素對缺陷定位的重要性越高；

29、xk,yk：像素k的水平和垂直坐標，分別表示像素在圖像中的具體位置；

30、∑kwkxk：所有頻率分布差異像素的水平坐標與其權重的加權求和；

31、∑kwkyk：所有頻率分布差異像素的垂直坐標與其權重的加權求和；

32、∑kwk：所有權重值的總和，用于歸一化加權求和結果。

33、所述步驟5進一步包括對識別為缺陷的像素進行重聚類優化，基于像素的光譜特征、空間分布及紋理特征優化分組結果；將優化后的異常部件簇輸入大模型，通過大模型對其進行特征提取；

34、根據提取的特征，利用大模型識別缺陷類型并輸出每個缺陷區域的類型信息。

35、所述步驟6進一步包括：

36、基于缺陷的幾何形狀、紋理特征及光譜響應模式，評估缺陷復雜度并生成缺陷復雜度評分ccomplexity；

37、根據缺陷復雜度評分，利用自適應精度調節算法動態調整檢測精度，調整后的精度參數eadjusted由公式eadjusted＝e0×(1+kcomplexity×ccomplexity)生成，其中，e0為基礎精度參數，kcomplexity為復雜度調整系數；

38、在檢測簡單缺陷時采用低精度模式，快速完成檢測；在檢測復雜缺陷時提升檢測精度，并動態分配計算資源。

39、所述步驟7進一步包括基于光譜數據、像素聚類信息及缺陷復雜度評估結果，通過大模型對優化后的異常部件簇進行分析，識別每個缺陷的類型；將缺陷區域的像素坐標與標準模式層結構的坐標數據進行比較，精確定位每個缺陷的位置；輸出包含缺陷類型及其在目標表面具體位置的檢測結果。

40、本發明通過結合光譜成像技術與大模型深度學習算法，實現了汽車零部件表面缺陷的高精度檢測。通過動態調整檢測精度和計算資源，自適應應對簡單和復雜缺陷，提升了檢測效率與準確性。該方法能夠精準定位并分類裂紋、劃痕、氣泡等缺陷類型，生成直觀的檢測報告，為生產質量控制提供了智能化解決方案，顯著降低了人工檢測的誤差與成本，適用于大規模生產環境中的實時缺陷檢測需求。