简介： 锌锰电解过程阴阳极表面缺陷导致重金属废水和危废产生量大。本发明针对不同缺陷颜色和形貌复杂而多样难以识别的问题，通过研究阴极剥锌后的缺陷包括全锌、残锌、黄斑、黑斑等，阳极除泥后的缺陷包括烧洞、脱焊等，以及这些缺陷在颜色、斑块、深浅、疏密、形状和纹理等微观信息上的差异，建立了不同缺陷与特定光学参数的定量化关系，进而标定了可进行模型识别和计算的图像信息。利用机器视觉动态获取阴阳极双面图像信息，自动适配高能光源强度与缺陷图像灰度值等指标，将特征学习融入到建立模型的过程中，实现了对阴阳极表面缺陷的智能识别。识别速度＜1秒，识别精度＜1mm，检出率≥98％。在国家严控的一类重金属污染物源头削减方面发挥重要作用。