[发明专利]基于深度卷积神经网络的匀光板缺陷检测方法有效
| 申请号： | 201911159889.7 | 申请日： | 2019-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN110910372B | 公开（公告）日： | 2021-06-18 |
| 发明（设计）人： | 衡伟龙;李坤彬 | 申请（专利权）人： | 郑州智利信信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/136;G06T5/30 |
| 代理公司： | 郑州芝麻知识产权代理事务所(普通合伙) 41173 | 代理人： | 王越 |
| 地址： | 450000 河南省郑州市中原区高新技术产业开发*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的匀光板缺陷检测方法。包括：使用相机自顶向下采集原始匀光板图像；对原始匀光板图像进行灰度化处理；对灰度化处理结果进行降采样；对降采样结果进行基于阈值化的差分归一化处理；对归一化结果进行伽马变换，得到增强匀光板图像；构建形态学结构算子，根据形态学结构算子对增强匀光板图像进行膨胀运算；对膨胀后的匀光板图像进行边缘检测，得到匀光板梯度图；进行阈值分割、连通域过滤处理，生成标注结果；将标注结果与匀光板图像作为样本数据集，训练深度卷积神经网络，实现匀光板缺陷的自动检测。利用本发明，可以在匀光板质量检测场景中，使匀光板缺陷检测更容易，提高检测准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 神经网络 光板 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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