基于深度学习的玻璃缺陷识别方法研究

资 源 简 介

基于深度学习的玻璃缺陷识别方法研究

详 情 说 明

玻璃缺陷识别是工业质检领域的重要课题，传统人工检测存在效率低、漏检率高等问题。基于深度学习的方法通过自动学习缺陷特征，显著提升了检测精度和效率。核心实现通常包含以下技术环节：

首先采用工业相机采集玻璃表面图像，需特别关注光照均匀性和图像分辨率控制。数据增强环节通过旋转、添加噪声等方式扩充样本，解决工业场景中缺陷样本不足的问题。

主流网络架构多采用改进型卷积神经网络。在Backbone选择上，轻量化网络如MobileNet适合实时检测，而ResNet等深层网络在复杂缺陷分类中表现更优。针对玻璃缺陷的形态特性，常加入注意力机制模块增强微小缺陷的识别能力。

损失函数设计需平衡正负样本比例，Focal Loss能有效缓解玻璃缺陷样本中背景区域占主导的问题。在实际部署时，多采用模型量化技术满足生产线对推理速度的严苛要求。

该方法已在国内多个浮法玻璃生产线落地应用，检测速度达到每分钟60片，误检率低于0.5%。未来演进方向包括多模态传感器数据融合和基于半监督学习的缺陷表征优化。