基于人工智能及图像处理的塑料薄膜质量检测方法

摘要

本发明涉及塑料薄膜质量检测领域，具体涉及一种基于人工智能及图像处理的塑料薄膜质量检测方法，包括：获取塑料薄膜表面图像；根据各像素点的特征信息对薄膜表面图像进行区域划分，得到各划分子块；对划分的各子块进行高斯模型拟合，得到各子块的特征向量；建立瑕疵提取模型，得到各子块两两之间的特征向量差异度；根据特征向量差异度对所有子块进行类别归属，得到所有归属类别；统计各类别中子块的数量，得到正常薄膜和瑕疵区域；获取瑕疵区域二值图及其对应的基准图像；构建神经网络，将基准图像输入该网络，获取待检测塑料薄膜的质量等级。上述方法用于对塑料薄膜进行质量检测，通过上述方法可有效提高质量检测的准确度和效率。