基于机器视觉的螺丝瑕疵检测及上料控制方法及系统与流程

1.基于机器视觉的螺丝瑕疵检测及上料控制方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多模态深度学习模型集成了卷积神经网络和循环神经网络的步骤包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括优化和训练多模态深度学习模型：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于螺丝的实时位置和姿态信息，采用自适应路径规划算法控制机器人将螺丝精确放置到装配位置，同时考虑避障和能耗优化的步骤包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，自适应路径规划算法采用基于人工势场法和改进的快速扩展随机树算法的混合算法的步骤包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在螺丝装配过程中，根据螺丝的材质、尺寸和装配表面特性，采用自适应控制策略动态调整机器人的力控参数和运动轨迹的步骤包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过机器视觉系统和姿态估计算法实时评估螺丝姿态，如检测到螺丝姿态异常，则触发自动纠正机制的步骤包括：

8.基于机器视觉的螺丝瑕疵检测及上料控制系统，用于实现前述权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的方法。