一种基于机器视觉的帘子布生产缺陷检测方法

本发明涉及图像数据处理技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的帘子布生产缺陷检测方法，该方法包括：获取帘子布的灰度图像并划分为图像块；通过融合图像块的局部纹理连续性与周期性规律计算纹理连续性得分，并据其筛选缺陷区域；提取缺陷区域的灰度、梯度及纹理紊乱度以计算出自适应权重，利用自适应权重调整局部对比度增强算法的裁剪限制值；采用裁剪限制值对各缺陷区域执行局部对比度增强处理；并对处理后的缺陷区域进行分类，以输出缺陷检测结果。本发明能有效凸显微弱缺陷、抑制背景噪声，并结合深度学习模型完成高精度缺陷识别，提升了检测的准确率与鲁棒性。