基于机器视觉的3D深度学习缺陷检测方法

本发明公开了基于机器视觉的3D深度学习缺陷检测方法，涉及视觉检测技术领域，包括于机器视觉的3D深度学习缺陷检测方法，包括以下步骤：S1构建学习网络：收集和整理图像数据集，确保数据的多样性和代表性，然后将收集和整理图像数据集输入进训练后对深度学习模型架构进行测试，然后通过训练后对深度学习模型架构进行测试对图像数据集中的特征进行提取和数据保存，提取和保存后进行模型训练，训练后对其进行测试，测试完毕后即可完成学习网络构建；S2图像采集：使用高分辨率的3D相机对产品表面进行全面扫描，获取产品的三维图像数据，能够在进行检测时进行深度学习，不需要人工进行导入，提高检测的效率。