江苏缺陷检测-苏州宣雄-外观缺陷检测

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    2023-11-26

朱秀谨
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检测对象:布匹缺陷

主要方法:作者使用一个多层的cnn网络对布匹缺陷数据集中的六类缺陷样本进行分类,分类结束之后,对于

每一类样本进行缺陷检测。具体做法是: 1.使用滑动窗口的方法在512*512的原图上进行采样,采样大小为

128*128 ; 2.对上部分每一类图像采样后的小图像块进行二 -分类(有缺陷和无缺陷)。下图为文章两次分类使

用的cnn网络,两次分类的区别在于: 1.全连接层的输入分别为6和2 ; 2输入的图像尺日









根据本发明的一个方面,若计算的存在缺陷的多张图片的对比度之间的差值小于设定阈值,则计算每张图片缺陷区域的平均灰度,产品缺陷检测,筛选具有平均灰度值的缺陷作为表现清晰的缺陷。

根据本发明的一个方面,若所检测的镜片检测区域为非球面镜片检测区域时,外观缺陷检测,所述步骤s22包括:

将每组图片的非球面镜片检测区域分别采用模板匹配进行粗定位和圆拟合方式进行精定位;

将非球面镜片检测区域分割为多个圆环区域,对不同的圆环区域给予相对应的参数,江苏缺陷检测,利用全局阀值分割法、自动阀值分割法、动态阀值分割法或局部背景均值分割法对所述非球面镜片检测区域的缺陷进行分割;








根据本发明的一个方面,在所述步骤s24中:

将同一位置处的缺陷筛选出来后,工业缺陷检测,利用设定大小的矩形核膨胀得到比实际缺陷略大的roi区域,提炼出所述roi区域大小的原图;

根据公式:c=***δδ(i,j)2pδ(i,j)计算出所述roi区域图像的对比度,筛选出同一位置处对比度缺陷作为表现清晰的缺陷;

其中δ(i,j)=|i-j|表示相邻像素间灰度差,pδ(i,j)表示相邻像素间的灰度差值为δ的像素分布概率。








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