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一种平板玻璃表面缺陷检测方法
被引量：
4
1
作者
郑天雄
冯胜
+2 位作者
伍凯凯
游淞清
谢博娅
《包装工程》
CAS
北大核心
2022年第13期257-263,共7页
目的针对平板玻璃缺陷检测中灰尘干扰划痕、亮点检测的问题,提出一种基于全反射−掠入射组合照明的平板玻璃表面缺陷检测方法。方法通过控制全反射光源和掠入射光源的发光时序,在相应发光时序内采集玻璃图像,根据缺陷在不同照明下的灰度...
目的针对平板玻璃缺陷检测中灰尘干扰划痕、亮点检测的问题,提出一种基于全反射−掠入射组合照明的平板玻璃表面缺陷检测方法。方法通过控制全反射光源和掠入射光源的发光时序,在相应发光时序内采集玻璃图像,根据缺陷在不同照明下的灰度纹理差异计算灰度、几何特征等一系列相对偏差特征,开发BP神经网络算法,实现玻璃表面灰尘和表面缺陷的检测。结果BP神经网络在测试集上各类别预测的查准率、查全率均在90%以上,整体准确率达到97.2%。结论全反射-掠入射组合照明成像系统结构简单,降低了玻璃图像中灰尘和内部点缺陷分类难度,有效减少灰尘和内部缺陷的误判。
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关键词
全反射-掠入射组合照明
缺陷检测
自适应阈值分割
神经网络
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职称材料
题名
一种平板玻璃表面缺陷检测方法
被引量：
4
1
作者
郑天雄
冯胜
伍凯凯
游淞清
谢博娅
机构
湖北工业大学机械工程学院
湖北工业大学精密光电测量技术与仪器研究所
出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2022年第13期257-263,共7页
基金
国家自然科学基金(12074110)。
文摘
目的针对平板玻璃缺陷检测中灰尘干扰划痕、亮点检测的问题,提出一种基于全反射−掠入射组合照明的平板玻璃表面缺陷检测方法。方法通过控制全反射光源和掠入射光源的发光时序,在相应发光时序内采集玻璃图像,根据缺陷在不同照明下的灰度纹理差异计算灰度、几何特征等一系列相对偏差特征,开发BP神经网络算法,实现玻璃表面灰尘和表面缺陷的检测。结果BP神经网络在测试集上各类别预测的查准率、查全率均在90%以上,整体准确率达到97.2%。结论全反射-掠入射组合照明成像系统结构简单,降低了玻璃图像中灰尘和内部点缺陷分类难度,有效减少灰尘和内部缺陷的误判。
关键词
全反射-掠入射组合照明
缺陷检测
自适应阈值分割
神经网络
Keywords
total reflection
-
grazing incidence combined lighting
defect detection
adaptive threshold segmentation
neural network
分类号
TB487 [一般工业技术—包装工程]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种平板玻璃表面缺陷检测方法
郑天雄
冯胜
伍凯凯
游淞清
谢博娅
《包装工程》
CAS
北大核心
2022
4
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职称材料
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