基于机器视觉的基板玻璃表面缺陷自动检测方法及系统

本发明公开了基于机器视觉的基板玻璃表面缺陷自动检测方法及系统，通过融合图像、声学和热成像三种模态的数据，可以更全面地表征基板玻璃表面的缺陷信息，提高缺陷检测的准确性和鲁棒性。不同模态数据能够互补缺陷的不同侧面特征，有利于提高缺陷检测的性能。利用图神经网络建立像素之间的拓扑关系，能够有效提取缺陷的结构和上下文信息，捕捉缺陷的整体特征，而不仅仅局限于局部像素信息。