1.一种基于机器视觉的产品检测方法，其特征在于，包括：初始化环境光传感器并评估初始光照条件，动态调整光源参数，验证并锁定最优光照设置；

根据建筑材料特性选择预设波长范围，配置光谱成像系统并对建筑材料进行图像数据采集，获得材料表征，对所述材料表征进行初步处理和图像合成，得到综合光谱图像，对所述综合光谱图像进行特征提取，得到高质量图像数据集；

在边缘设备上对所述高质量图像数据集进行预处理，部署深度学习模型，采用所述深度学习模型对预处理后的图像数据进行初步缺陷检测，识别并标记出各种类型的缺陷，并提取局部特征和频域特征，得到初步检测结果；

根据所述初步检测结果应用分类算法细化缺陷类型，得到最终分类结果，将所述最终分类结果和其对应的图像数据进行整合并传输至云端，完成检测。

2.如权利要求1所述的基于机器视觉的产品检测方法，其特征在于，所述评估初始光照条件包括：部署并初始化集成的环境光传感器，设置环境光传感器测量频率和范围，并在开始图像采集前对当前环境的光强和颜色温度进行初次评估，得到初始光照条件评估结果，记录初始光照条件。

3.如权利要求2所述的基于机器视觉的产品检测方法，其特征在于，所述动态调整光源参数包括：根据所述初始光照条件评估结果，设定光源基本参数，所述光源基本参数包括亮度、角度和颜色温度，并通过实时监控模式持续监测环境光的变化，对光源参数进行补偿，光照补偿函数计算公式如下：；

其中， 是光照补偿函数， 是目标光照强度， 是环境光强在波长 下的测量值， 是颜色温度， 是一个修正函数，通过考虑不同颜色温度对不同波长的影响进行设定，该函数的计算公式如下：；

其中， 是经验常数，通过实验确定， 是参考波。

4.如权利要求3所述的基于机器视觉的产品检测方法，其特征在于，所述验证并锁定最优光照设置包括：在完成光源参数调整后，通过预设的标准测试程序或参考图像验证照明质量是否达到预期标准，并锁定当前光源参数设置。

5.如权利要求4所述的基于机器视觉的产品检测方法，其特征在于，所述根据建筑材料特性选择预设波长范围包括：根据建筑材料的特性选择预设波长范围，并设置高分辨率多光谱或超光谱相机及可调谐滤光片或线性可变滤光器，波长范围选择计算公式如下：；

其中， 是每个波长的权重系数， 是材料在波长 下的反射率， 是所有波长下的平均反射率， 是反射率的标准差；

同时引入一个加权合成函数 ，用于合成来自不同波长的图像数据，计算公式如下：；

其中， 是加权合成函数， 是在波长 下捕捉到的图像强度， 是每个波长的权重系数， 是一个调节因子，用于控制非线性响应的程度， 是参考图像强度，N是波长的数量。

6.如权利要求5所述的基于机器视觉的产品检测方法，其特征在于，所述材料表征包括反映材料特性的多维度信息；

对所述材料表征进行初步处理和图像合成包括：

在预设波长范围内捕捉建筑材料的图像数据，进行初步的数据清洗和格式化，并存储于本地或云端数据库中；

图像合成与特征提取包括：

将来自不同波长的图像数据合成为一幅全色图像；

应用信号处理技术从全色图像中提取反映材料特性的关键参数，包括吸收率、反射率和纹理特征；

所述纹理特征包括对比度、相关性、能量和熵，计算公式如下：；

其中，C1是对比度，C2是相关性，E1是能量，E2是熵， 是灰度共生矩阵中的元素，表示像素值为i和j的像素对出现的概率， 是平均灰度值， 是标准差。

7.如权利要求6所述的基于机器视觉的产品检测方法，其特征在于，所述识别并标记出各种类型的缺陷包括：使用部署的轻量级深度学习模型对预处理后的图像数据进行实时特征提取；

识别并标记出各种类型的缺陷，具体公式如下：

；

其中， 是缺陷存在的概率，W是模型权重矩阵，T是权重矩阵W的转置，F是提取的特征向量，b是偏置项， 是sigmoid函数，用于将输出转换为概率值。

8.一种基于机器视觉的产品检测系统，基于权利要求1 7任一所述的基于机器视觉的~产品检测方法，其特征在于，包括：

光照补偿模块、图像提取模块、缺陷分类模块以及最终检测模块；

所述光照补偿模块用于初始化环境光传感器并评估初始光照条件，动态调整光源参数，验证并锁定最优光照设置；

所述图像提取模块用于根据建筑材料特性选择预设波长范围，配置光谱成像系统并对建筑材料进行图像数据采集，获得材料表征，对所述材料表征进行初步处理和图像合成，得到综合光谱图像，对所述综合光谱图像进行特征提取，得到高质量图像数据集；

所述缺陷分类模块用于在边缘设备上对所述高质量图像数据集进行预处理，部署深度学习模型，采用所述深度学习模型对预处理后的图像数据进行初步缺陷检测，识别并标记出各种类型的缺陷，并提取局部特征和频域特征，得到初步检测结果；

所述最终检测模块用于根据所述初步检测结果应用分类算法细化缺陷类型，得到最终分类结果，将所述最终分类结果和其对应的图像数据进行整合并传输至云端，完成检测。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1 7任一所述基于机器视觉的产品检~测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1 7任一所述基于机器视觉的产品检测方法的步骤。

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