【摘 要】
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曲面玻璃盖板是一种透明构件,主要应用于智能终端产品的外观结构上。随着智能终端产品的发展,玻璃盖板需求急速上升。然而,曲面盖板玻璃制造工艺复杂,实际生产加工过程中不可避免会产生气泡、划痕、指纹等瑕疵缺陷。为保证产品质量,须对玻璃盖板进行缺陷检测。人工或传统机器视觉检测方法,难以满足当前产品生产效率和质量的需求,采用智能化、无人化的检测方法是目前行业亟需解决的难点问题。深度学习人工智能算法在图像识别和
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曲面玻璃盖板是一种透明构件,主要应用于智能终端产品的外观结构上。随着智能终端产品的发展,玻璃盖板需求急速上升。然而,曲面盖板玻璃制造工艺复杂,实际生产加工过程中不可避免会产生气泡、划痕、指纹等瑕疵缺陷。为保证产品质量,须对玻璃盖板进行缺陷检测。人工或传统机器视觉检测方法,难以满足当前产品生产效率和质量的需求,采用智能化、无人化的检测方法是目前行业亟需解决的难点问题。深度学习人工智能算法在图像识别和缺陷检测领域的研究非常广泛。但曲面盖板玻璃的高透光性、高曲率弧面,容易造成其成像出现光晕和影像干扰,极大影响玻璃表面缺陷的检测。且在制造过程中获取的玻璃表面缺陷数据存在样本量小、缺陷特征随机、隐蔽等问题,影响深度学习算法模型的准确率和鲁棒性。为此,本文将针对玻璃表面缺陷检测的智能检测开展相关研究。研究内容如下:（1）针对曲面玻璃表面缺陷成像难,干扰大的问题,通过分析玻璃的光学成像原理以及结合玻璃表面缺陷成像特点,采用明场背光漫反射的方式打光可以更加凸显玻璃表面缺陷边缘和背景之间的对比度。根据以上方式玻璃盖板以平放和竖立两种姿态在环形光滑和条形光源照射下分别获得在平面和曲面上的缺陷信息。（2）针对玻璃表面缺陷小样本问题,本文首先通过翻转、仿射、裁剪等方式对玻璃表缺陷样本进行离线增强,其次通过迁移学习的方式对模型权重进行初始化并结合Mosaic数据增强方式对数据进行在线增强,以帮助模型更充分学习玻璃表面缺陷的特征信息。检测结果表明,完成训练的YOLOv4目标检测模型可以有效的检测玻璃表面缺陷,玻璃表面缺陷检测的m AP值达到了84.18%。（3）针对小目标缺陷,采用改进k-means聚类算法,重新设定模型anchor值,解决原锚框大小不适用于玻璃缺陷小目标检测问题,并在特征提取网络末端替换ASPP网络和将注意力机制CBAM模块加入特征融合网络中,使检测更加集中于缺陷的中心位置。实验结果表明,优化的YOLOv4模型检测的m AP提升了4.9%,有更好的鲁棒性和检测效果。（4）根据缺陷检测系统应用需求,设计一种基于改进YOLOv4模型的玻璃表面缺陷检测界面,达到实时采集玻璃图像数据和检测结果可视化目的。通过实验检测结果评估和分析该系统检测性能,为玻璃表面缺陷检测提供可行性方案。
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