一种基于卷积神经网络的物体表面缺陷检测方法及系统

摘要

本发明属于深度学习与人工智能领域，提供了一种基于卷积神经网络的物体表面缺陷检测方法及系统。该方法包括，获取待测物体的表面图像；基于所述待测物体的表面图像，采用高斯混合背景模型，提取待测物体表面的特征；采用训练好的神经网络模型，将所述待测物体表面的特征与特征库进行对比，检测是否存在缺陷；若是，得到缺陷的类型和位置。