基于Fast-RCNN的低压电器移印图案缺陷检测方法

摘要

本发明提供一种基于Fast‑RCNN的低压电器移印图案缺陷检测方法，涉及零件缺陷检测与机器视觉的技术领域。基于Fast‑RCNN的低压电器移印图案缺陷检测方法包括采集图像、图像预处理、输入训练集、输入图像、输出结果。解决了现有技术中，采用电子设备采集说明书面图像的过程中，机器的震动、光线的变化、缺陷位置的千变万化，导致传统的图像处理算法，难以取得良好的检测效果，经常出现漏检、错检现象的技术问题。本发明的深度学习算法，能够对原始图像直接处理，提取用于缺陷检测的特征，高效的网络模块的应用，使得检测速度提升，提高了移印缺陷检测性能。