一种气凝胶毛毡表面缺陷识别方法和装置

本申请提供一种气凝胶毛毡表面缺陷识别方法和装置，属于气凝胶制备领域。所述方法包括：获取气凝胶毛毡表面预处理后的图像数据，提取图像数据的HOG特征向量；对所述预处理后的图像数据进行标注，搭建气凝胶毛毡缺陷识别的深度卷积神经网络模型并以标注后的数据训练深度卷积神经网络模型；其中，深度卷积神经网络模型包括CSPDarknet53、空间金字塔池化模块和路径聚合网络模块；将所述HOG特征向量输入预先训练好的SVM分类器，并利用SVM分类器筛选出第一图像；将第一图像输入深度卷积神经网络模型，输出缺陷位置和类别信息。本申请提供的气凝胶毛毡表面缺陷识别方法和装置，可提高气凝胶毛毡表面缺陷的检测效率和准确性。