一种基于LGP-DETR目标检测模型的导光板表面缺陷检测方法

本发明提供一种基于LGP‑DETR目标检测模型的导光板表面缺陷检测方法，该方法包括以下步骤：构建具有骨干网络单元、颈部网络单元和头部网络单元的LGP‑DETR目标检测模型，骨干网络单元基于FasterNet神经网络架构而构建，颈部网络单元包括多个标准卷积模块、结合可变形注意力机制与Transformer编码器结构的DtransFusion模块、用于轻量级动态上采样的DySample模块、具有重参化卷积特性的RepC3模块、结合正交通道注意力机制与RepC3模块结构的OrthoC3模块；对LGP‑DETR目标检测模型进行训练；获取导光板的表面图像，将其输入训练完毕的LGP‑DETR目标检测模型进行缺陷检测；输出导光板的表面缺陷信息。本发明有效克服导光板表面缺陷中小目标、低对比度及复杂纹理背景等检测难点，显著提高检测精度并有效提升检测速度。