摘要
本发明提供了一种UV光学胶缺陷检测方法和系统,利用卷积神经网络对UV光学胶表面进行缺陷检测,方法包括图像采集、预处理、特征提取、缺陷检测和识别等步骤,首先,对图像进行统一尺寸调整、归一化、数据增强等预处理操作,然后,使用卷积神经网络通过多个卷积层、池化层进行特征提取,最终通过全连接层和Sigmoid激活函数判断图像中是否存在缺陷,该方法还引入区域提议网络生成潜在的缺陷区域,并提供缺陷位置和置信度,训练过程中,采用交叉熵损失函数和Adam优化器进行优化,系统包括图像采集设备、图像预处理模块、缺陷检测模块及缺陷识别模块,能够自动识别缺陷类型和定位缺陷位置,适用于高效、精确的UV光学胶缺陷检测。
技术关键词
缺陷检测方法
UV光学胶
卷积神经网络模型
缺陷检测系统
图像采集设备
显示输出单元
定位缺陷位置
识别模块
高分辨率相机
归一化模块
标记缺陷
优化器
数据
处理器
样本
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