[发明专利]一种基于深度学习的蓝宝石生长缺陷视觉检测方法

摘要

本发明一种基于深度学习的蓝宝石生长缺陷视觉检测方法，属于蓝宝石制备检测领域；人工合成蓝宝石过程中检测蓝宝石的生长缺陷主要依靠人工检测，费时费力，生长炉的炉内环境造成人工检测生长缺陷的困难，且人工凭借经验观测容易出现错误，本发明基于深度学习理论提供一种蓝宝石生长缺陷的视觉检测方法，使用相机采集不少于200万张蓝宝石晶体生长阶段图像进行处理，生成训练集，搭建深度学习网络，调整参数训练深度学习网络生成训练模型，利用训练模型检测待测图像，对晶体生长状态实时判断，操作籽晶杆使存在生长缺陷的晶体正常生长。

主权项

1.一种基于深度学习的蓝宝石生长缺陷视觉检测方法，其特征在于包括以下步骤：S1.使用CCD相机（4）采集不少于200万张处于蓝宝石晶体生长阶段的图像，并对图像进行处理和图像标注，图像随机分为验证集、训练集和测试集，并且训练集、测试集和验证集图像不重复；S2.搭建深度学习网络，训练深度学习网络，生成模型；S3.将生长晶体（1）的待测图像输入至模型，使用模型检测待测图像，对晶体的生长状态进行实时判断；S4.如果晶体存在缺陷，操作籽晶杆（2）使晶体回炉重新生长，重复步骤S3；如果没有缺陷，晶体正常生长，存储晶体图像，结束蓝宝石晶体缺陷检测；其中，图像标注0表示无缺陷，1表示有缺陷；判断晶体是否有缺陷的标准是，生长状态的检测结果为1则视为有缺陷，否则为无。