随时技术的发展,也出现了采用固定式或动态阈值分割方式进行检测的算法,但此方法同样存在缺陷:
1、镜头镜片区域结构纹理复杂,单一的阈值方法不能区分缺陷和产品本身结构;
2、镜头的端面、凸台区域,存在大量的纹理干扰,现有的阈值方法难以进行有效分割缺陷;
3、现有方法采用定焦采图的方式,获得的缺陷尺寸不准确,导致漏检率难以控制。
本发明的目的在于提供一种高精度、、检测的镜头缺陷检测方法。
为实现上述目的,本发明提供一种镜头缺陷检测方法,包括:
s1、对镜头的端面、凸台进行缺陷检测;
骤s1包括:
s11、在所述镜头的端面或凸台上制作模板图像获得端面图片和凸台图片,并进行匹配定位;
s2、对镜头内部结构进行缺陷检测;
s3、对镜头上表面和下表面进行缺陷检测。
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
以上信息由专业从事字符识别检测的宣雄于2024/5/20 5:41:14发布
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