深度学习驱动的导光板缺陷高效检测策略

本文主要探讨了一种基于深度学习语义分割的导光板缺陷检测方法，针对传统人工肉眼检测和少量采用的传统图像处理方法存在的问题进行了创新。在高分辨率工业相机下，导光板的缺陷往往非常微小，且具有多种不同的特征，以及密集且不均匀的导光点分布，这些特性使得传统方法依赖于经验丰富的视觉工程师进行繁琐的特征提取和高昂的代码维护成本，导致检测精度低且稳定性不足。 该新型检测方法首先通过收集导光板样本并进行缺陷标注，构建一个样本集，这是深度学习的基础。接着，利用迁移学习策略，选择预训练的金字塔场景解析网络（PSPNet）作为基础模型，对其进行再训练。PSPNet是一种深度卷积神经网络，它能捕捉图像中不同尺度的上下文信息，有助于更好地识别和定位缺陷区域。 经过训练的模型能够有效地对导光板进行缺陷检测，然而，单独的深度学习语义分割可能无法满足工业应用中的精确性和鲁棒性要求。因此，论文提出了结合简单的机器视觉方法的策略，对深度学习方法识别出的疑似缺陷区域进行二次判断和筛选，以提高检测的准确性和可靠性。 实验结果显示，该方法对于亮点、暗点和划痕这三种常见缺陷的检出率高达96%，显示出了极高的检测性能，基本能满足工业生产中的实时和高质量缺陷检测需求。这种方法的优势在于其自动化程度高，减少了人工干预的需求，降低了人力成本，提高了检测效率和准确性。 这篇文章的研究成果为导光板缺陷检测领域提供了一个有效的解决方案，展示了深度学习特别是语义分割技术在实际工业应用中的潜力，有望推动该行业向更高效、精确的方向发展。