一份基于多光谱图像的手机后盖缺陷识别与检测方法

本发明涉及一种基于多光谱图像的手机后盖缺陷识别与检测方法，属于图像处理和机器视觉技术领域。首先，在黑室环境下使用具有多光谱分布的光源照射手机后盖采集实验所需的多光谱照片，包括可见光内的16种不同光谱段照射下的图片。然后，针对各光谱下的图像进行预处理，包括去噪、光照补偿等步骤，以保证不同光谱图像的质量和一致性。接着，对采集到的多光谱图片进行光谱重建数据增强，以获取更多有关缺陷的颜色信息。最后在YOLOv7模型种加入空洞空间池化金字塔模型和SE注意力模块，强化对缺陷区域的特征提取和识别能力，采用改进后的YOLOv7算法对预处理后的多光谱图像进行训练以及检测，具有鲁棒性强、检测精度高的优点，适用于手机后盖的自动化质量检测。