




1.1缺陷的定义
当前对于缺陷有两种认知的方式,种是有---的方法,也就是体现在利用标记了标签(包括类别、矩形框
或逐像素等)的缺陷图像输入到网络中进行训练.此时缺陷意味着标记过的区域或者图像。第二种是无---的
方法,就是将正常无缺陷的样本进行学习,学习正常区域的特征,---缺陷检测供应,网络检测异常的区域。
缺陷检测的任务大致分为三个阶段分别是缺陷分类、缺陷定位、缺陷分割,江苏---缺陷检测,如下图所示,缺陷分类需要分类出
缺陷的类别(色、空洞、经线) ; 缺陷定位不仅需要获取缺陷的类别还需要标注出缺陷的位置; 缺陷分割将
缺陷逐像素从背景中分割出来。

将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中。
根据本发明的一个方面,所述步骤s3包括:
s31、通过旋转光源获得多张图片,将每张图片的镜片区域减去屏蔽区域获得每一张图片的检测区域;
s32、将多张图片的所有检测区域进行值法融合为一张用于缺陷表达图片作为检测图片;
s33、对所述检测图片进行分割,筛选出同一位置处的缺陷判断产品是否合格。
根据本发明的一种实施方式,在步骤s3中,---缺陷检测好不好,首先获得9张不同角度的图片,对第0幅图片进行镜片区域定位,然后对剩余8张图片的镜片区域进行主动区域屏蔽,分别获得每一张图片的检测区域,---缺陷检测哪里有,即通过镜片区域减去屏蔽区域的方式获得每一种图片的检测区域,然后所有检测区域进行值法融合为一张检测图片,进行全局阈值分割方法、动态阈值分割方法或均值阈值分割方法进行分割,对于不同张图片同一位置处的缺陷选取面积缺陷作为该位置的缺陷,判断产品是否合格。
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