基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的勻光板缺陷檢測(cè)方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201911159889.7 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN110910372B 公開（公告）日 2021-06-18
申請(qǐng)公布號(hào) CN110910372B 申請(qǐng)公布日 2021-06-18
分類號(hào) G06T7/00;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/136;G06T5/30 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 衡偉龍;李坤彬 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 鄭州智利信信息技術(shù)有限公司
代理機(jī)構(gòu) 鄭州芝麻知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 王越
地址 450000 河南省鄭州市中原區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)長(zhǎng)椿路11號(hào)河南省國(guó)家大學(xué)科技園孵化園區(qū)1號(hào)南配樓102號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的勻光板缺陷檢測(cè)方法。包括：使用相機(jī)自頂向下采集原始勻光板圖像；對(duì)原始勻光板圖像進(jìn)行灰度化處理；對(duì)灰度化處理結(jié)果進(jìn)行降采樣；對(duì)降采樣結(jié)果進(jìn)行基于閾值化的差分歸一化處理；對(duì)歸一化結(jié)果進(jìn)行伽馬變換，得到增強(qiáng)勻光板圖像；構(gòu)建形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)算子，根據(jù)形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)算子對(duì)增強(qiáng)勻光板圖像進(jìn)行膨脹運(yùn)算；對(duì)膨脹后的勻光板圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，得到勻光板梯度圖；進(jìn)行閾值分割、連通域過(guò)濾處理，生成標(biāo)注結(jié)果；將標(biāo)注結(jié)果與勻光板圖像作為樣本數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)勻光板缺陷的自動(dòng)檢測(cè)。利用本發(fā)明，可以在勻光板質(zhì)量檢測(cè)場(chǎng)景中，使勻光板缺陷檢測(cè)更容易，提高檢測(cè)準(zhǔn)確率。