一种基于小样本深度学习的玻璃屏微小划痕检测方法及系统

本发明提出了一种基于小样本深度学习的玻璃屏微小划痕检测方法及系统，以解决当前玻璃屏生产加工工艺中微小划痕缺陷检测的难点和不足。首先，设计了一个小样本深度学习模型，通过微小划痕样本图像训练模型、模型微调等步骤，实现了在小样本环境下高效训练。随后，对图像采集装置采集的图像，利用训练完成的深度学习模型进行识别，综合判断三色光下的图像识别玻璃屏是否存在微小划痕缺陷，并通过显示装置展示识别结果。本发明应用三色光源辅助和高分辨率图像采集技术结合小样本深度学习模型解决了玻璃屏微小划痕检测难题，通过数据增强、预训练和模型微调等技术，实现了在小样本情况下高准确性的缺陷检测。