基于机器视觉的基板玻璃表面缺陷自动检测方法及系统

本发明提供一种基于机器视觉的基板玻璃表面缺陷自动检测方法及系统，涉及缺陷检测技术领域，包括获取基板玻璃表面的多模态数据并进行预处理，对提取的图像特征、声学特征和热成像特征进行跨模态特征融合，将融合后的特征图输入到预先构建的图神经网络中，得到表征缺陷结构的拓扑特征图；将拓扑特征图与融合后的特征图进行级联，输入到多任务学习网络中，得到分割后的疑似缺陷区域和对应的缺陷类型；利用预先训练好的目标检测模型进行缺陷定位，通过边界框回归确定缺陷的精确位置，得到目标缺陷区域图像；将目标缺陷区域图像上传至云端，利用部署在云端的缺陷检测模型对目标缺陷区域的缺陷类型进行精准识别，得到最终的缺陷检测结果。