[发明专利]基于图像处理及深度学习的玻璃面板表面缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202110546728.4 | 申请日： | 2021-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN113298765A | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 吴宗泽;潘嘉伟;任志刚;曾德宇 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T3/40;G06T7/10;G06T9/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510090 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图像处理及深度学习的玻璃面板表面缺陷检测方法，包括以下步骤：S1：收集玻璃面板表面缺陷样本；S2：对步骤S1收集到的样本进行图像处理；S3：利用经步骤S2处理后的样本训练深度学习神经网络模型，得到训练好的深度学习神经网络模型，用于识别玻璃面板表面缺陷；S4：利用训练好的深度学习神经网络模型进行玻璃面板表面缺陷检测。本发明结合深度学习网络与图像处理，实现了对玻璃面板表面缺陷的快速、准确检测的效果，通过本发明的图像处理使得玻璃产品表面缺陷更加明显易见，使得后续的深度学习算法更加容易检测玻璃表面缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图像 处理 深度 学习 玻璃 面板 表面 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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