缺陷汽车玻璃检测方法

摘要

汽车玻璃生产过程中会造成断裂、划痕、漏点等表面缺陷,本文结合机器视觉与深度学习提出了自动识别缺陷玻璃的方法.首先,利用玻璃前景、背景人工合成缺陷样本解决负样本不足的问题;将玻璃缺陷细分为多个类别,同时对样本进行分类;将玻璃图片进行频域处理过滤背景噪音,再将其与玻璃灰度化后图片进行合成作为分类网络的输入;构造以Alexnet网络为模板的多分类网络进行训练和预测.经过实验验证,该方法准确有效,为玻璃缺陷检测提供了一种可靠的检测方法.