17. 手机屏幕表面缺陷检测,3分类, 包含3种类型的手机屏幕表面缺陷:油污、划痕和斑点。python代码实现
时间: 2024-09-06 13:05:43 浏览: 97
在手机屏幕表面缺陷检测中,我们需要对图像进行处理,以便识别出屏幕上的油污、划痕和斑点三种不同类型的缺陷。这通常涉及到计算机视觉和图像处理的技术,可以通过深度学习模型来实现。下面是一个简化的Python代码示例,使用了深度学习库TensorFlow和Keras来构建一个简单的卷积神经网络(CNN)模型。
首先,我们需要准备一个包含油污、划痕和斑点缺陷的标注数据集,用于训练我们的模型。然后,我们可以用以下步骤构建我们的分类器:
1. 数据预处理:包括图像的加载、大小调整、归一化等。
2. 构建模型:使用卷积神经网络进行特征提取和分类。
3. 训练模型:使用标注数据训练CNN模型。
4. 评估模型:在测试集上评估模型的性能。
5. 预测:使用训练好的模型对新的手机屏幕图像进行分类预测。
以下是一个简化的代码示例:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# 数据预处理和增强
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, validation_split=0.2)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
'path_to_train_dataset',
target_size=(150, 150),
batch_size=32,
class_mode='categorical',
subset='training')
validation_generator = train_datagen.flow_from_directory(
'path_to_train_dataset',
target_size=(150, 150),
batch_size=32,
class_mode='categorical',
subset='validation')
# 构建CNN模型
model = Sequential([
Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)),
MaxPooling2D(2, 2),
Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
MaxPooling2D(2, 2),
Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
MaxPooling2D(2, 2),
Flatten(),
Dense(512, activation='relu'),
Dense(3, activation='softmax') # 3分类输出层
])
# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
history = model.fit(
train_generator,
steps_per_epoch=100, # 通常是数据总数除以批量大小
epochs=15,
validation_data=validation_generator,
validation_steps=50, # 通常是验证集总数除以批量大小
verbose=2)
# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(validation_generator, verbose=0)
print(f"Test accuracy: {accuracy*100:.2f}%")
# 预测
# 假设我们有一个名为 'new_image.jpg' 的新图像需要预测
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np
img = image.load_img('new_image.jpg', target_size=(150, 150))
img_tensor = image.img_to_array(img)
img_tensor = np.expand_dims(img_tensor, axis=0)
img_tensor /= 255.
prediction = model.predict(img_tensor)
predicted_class = np.argmax(prediction, axis=1)
# 输出预测结果
def get_class_name(index):
class_names = {0: '油污', 1: '划痕', 2: '斑点'}
return class_names.get(index, '未知')
print(f"预测类别: {get_class_name(predicted_class[0])}")
```
请注意,这个代码示例仅提供了基本的框架和思路,实际应用中需要根据具体数据集和问题的复杂性进行调整,可能包括数据集的收集、模型的架构设计、超参数的调整和优化等。此外,可能还需要对图像进行更深入的预处理以提高模型性能。
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