一种叠片瑕疵检测分级装置及方法

本发明公开了一种叠片瑕疵检测分级方法，属于电机领域，通过获取图像、对叠片瑕疵进行人工标注、利用深度学习算法建立叠片瑕疵信息识别模型、将图像导入识别模型进行瑕疵检测并对检测的瑕疵进行等级划分以及生成检测图等步骤，使机器视觉目标检测技术融合高性能深度学习目标检测算法YOLOV5，精确地对叠片瑕疵进行分类以及瑕疵位置的定位；针对叠片线扫图像使用深度学习目标检测技术，解决深度学习在尺寸测量方面的弱势，保留瑕疵所在位置图像，对瑕疵所在位置图像使用阈值分割，去除大量复杂背景，减少了大量的计算量，从而对叠片的每一块区域的瑕疵都能做到精确分级，本申请还包括实施上述叠片瑕疵检测分级方法的叠片瑕疵检测分级装置。