1.1缺陷的定義
當(dāng)前對于缺陷有兩種認(rèn)知的方式,種是有監(jiān)督的方法,也就是體現(xiàn)在利用標(biāo)記了標(biāo)簽(包括類別、矩形框
或逐像素等)的缺陷圖像輸入到網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練.此時(shí)'缺陷意味著標(biāo)記過的區(qū)域或者圖像。第二種是無監(jiān)督的
方法,就是將正常無缺陷的樣本進(jìn)行學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)正常區(qū)域的特征,網(wǎng)絡(luò)檢測異常的區(qū)域。
缺陷檢測的任務(wù)大致分為三個(gè)階段分別是缺陷分類、缺陷定位、缺陷分割,如下圖所示,缺陷分類需要分類出
缺陷的類別(色、空洞、經(jīng)線) ; 缺陷定位不僅需要獲取缺陷的類別還需要標(biāo)注出缺陷的位置; 缺陷分割將
缺陷逐像素從背景中分割出來。
檢測對象:布匹缺陷
主要方法:作者使用一個(gè)多層的CNN網(wǎng)絡(luò)對布匹缺陷數(shù)據(jù)集中的六類缺陷樣本進(jìn)行分類,分類結(jié)束之后,隱形眼鏡缺陷檢測供應(yīng)商,對于
每一類樣本進(jìn)行缺陷檢測。具體做法是: 1.使用滑動(dòng)窗口的方法在512*512的原圖上進(jìn)行采樣,采樣大小為
128*128 ; 2.對上部分每一類圖像采樣后的小圖像塊進(jìn)行二 -分類(有缺陷和無缺陷)。下圖為文章兩次分類使
用的CNN網(wǎng)絡(luò),兩次分類的區(qū)別在于: 1.全連接層的輸入分別為6和2 ; 2輸入的圖像尺日
其中imagemerge1表示初步融合圖片,隱形眼鏡缺陷檢測,imagemerge2表示融合圖片,隱形眼鏡缺陷檢測怎么用,k1代表image1的權(quán)重系數(shù),k2代表image2的權(quán)重系數(shù),a表示拉伸系數(shù),b表示拉伸偏移;image1表示凸臺(tái)圖片,隱形眼鏡缺陷檢測廠家,image2表示端面圖片。
根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面,所述步驟s2包括:
s21、利用層拍相機(jī)沿z軸方向?qū)︾R頭內(nèi)部進(jìn)行層拍獲得多張圖片,并按照順序等分為多組;
s22、對每一組圖片進(jìn)行缺陷分割和識(shí)別,將符合缺陷標(biāo)準(zhǔn)的所有缺陷放入到缺陷容器中;
s23、在所述缺陷容器中,通過比較缺陷中心距離偏差值將同一位置處的缺陷篩選出來;
s24、根據(jù)清晰度算法篩選出同一位置處表現(xiàn)為清晰的缺陷,按照此缺陷判斷其尺寸是否為缺陷產(chǎn)品。
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