摘要
本申请提供一种陶瓷酒瓶内壁缺陷检测方法及设备,应用于自动化检测领域,包括:采集待检测的陶瓷酒瓶的各个内壁图像;对每个内壁图像进行预处理,得到与每个内壁图像对应的处理图像;将各个处理图像输入预先训练完成的检测模型中,使得检测模型对各个处理图像进行内壁缺陷分析,输出陶瓷酒瓶的内壁缺陷检测结果;检测模型为以EPSANet作为主干网络,并引入特征金字塔网络的模型。应用本申请提供的方案,采集陶瓷酒瓶的内壁图像后,使用训练完成的检测模型对内壁图像进行内壁缺陷分析,从而得到陶瓷酒瓶的内壁缺陷检测结果,由此无需人工检测酒瓶内壁的缺陷,避免漏检的情况,提高检测的准确性和效率。
技术关键词
陶瓷酒瓶
内壁缺陷检测方法
缺陷分析
特征金字塔网络
图像采集模块
输入神经网络模型
探杆
训练检测模型
缺陷检测设备
样本
数据
分析模块
模组
滤波去噪
照明单元
信息更新
网络结构
旋转电机
系统为您推荐了相关专利信息
超分辨率网络
样本
数据集获取方法
图像获取方法
矩阵
农作物病虫害检测
图像增强
通道
矩阵
神经网络训练
纤维在线监测装置
红外采集模块
在线监测方法
红外激光发射器
图像采集模块
缺陷检测方法
圆心
神经网络模型
缺陷检测系统
边缘检测算法