一种基于机器视觉的膜材表面缺陷检测方法及系统

本发明公开了一种基于机器视觉的膜材表面缺陷检测方法及系统，涉及机器视觉技术领域，该方法通过在S3中构建光反射扰动异常指数函数Gpot，利用双角度光源照射下的膜材图像中像素坐标（x，y）的局部反射率差值△Ploc（x，y）、像素坐标（x，y）的局部堆成扰动指数S（x，y）和像素坐标（x，y）的局部灰度方差Wvar（x，y）进行联合建模，增强对微量盐雾沉积所引发的非对称光学扰动的检测灵敏度。相较于传统视觉检测方法对早期蚀点响应不足的现状，本发明通过图像中“反射异常与结构扰动”双因子的定量组合，能够有效形成光反射潜蚀图谱，实现对膜材盐雾腐蚀初始阶段的快速定位与预警。