申请/专利权人：无锡维凯科技有限公司

申请日：2023-09-01

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN117058125B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/10;G06T7/181;G06T7/136;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/40;G06N3/126

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.15#授权;2023.12.01#实质审查的生效;2023.11.14#公开

摘要：本发明公开了基于手机后盖玻璃的检测方法及系统，包括：S1：拍摄手机后盖玻璃的图像，并对图像进行增强，获得增强后的手机后盖玻璃图像；S2：对增强后的手机后盖玻璃图像分割，获得分割结果；S3：提取增强后的手机后盖玻璃图像的深度特征；S4：构建手机后盖玻璃缺陷检测模型；S5：基于梯度下降和遗传算法优化缺陷检测模型参数，并使用优化完成的缺陷检测模型对手机后盖玻璃进行检测。本发明能够有效提高图像质量、分割和特征精度，优化检测模型并构建检测流程系统，实现对手机后盖玻璃的高精度检测。

主权项：1.基于手机后盖玻璃的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：拍摄手机后盖玻璃的图像，并对图像进行增强，获得增强后的手机后盖玻璃图像；拍摄手机后盖玻璃的图像，并对图像进行增强，增强方式为： 其中，I为拍摄的手机后盖玻璃的图像；E为增强后的手机后盖玻璃图像；m,n为像素位置；为向下取整；FT为用于增强的滤波器；m′＝0,1,…Size-1，n′＝0,1,…Size-1，Size为滤波器大小；f_ind为滤波器序号；滤波器的表达式为： S2：对增强后的手机后盖玻璃图像分割，获得分割结果；S3：提取增强后的手机后盖玻璃图像的深度特征；S4：构建手机后盖玻璃缺陷检测模型；包括：基于Yolo目标检测网络构建手机后盖玻璃缺陷检测模型，构建流程为：S41：设定手机后盖玻璃缺陷检测模型的检测结果：c，ρ＝NetE，D，C，T|θ其中，E，D，C和T分别为增强后的手机后盖玻璃图像，总体梯度，分割结果和深度特征；θ为手机后盖玻璃缺陷检测模型的参数；c∈{c1,c2,c3,c4}为检测框几何参数，c1和c2分别代表缺陷检测框中心所在的位置，c3和c4分别代表缺陷检测框的长和宽；ρ∈{ρ1,ρ2,…,ρX,ρnoflaw}，ρ1,ρ2,…,ρX代表缺陷检测框中的缺陷属于第X种缺陷的概率，ρnoflaw表示缺陷检测框中没有缺陷的概率；S42：计算手机后盖玻璃缺陷检测模型的检测结果和真实结果之间的误差： L3＝γ1L1+γ2L2其中，和分别表示当该检测框存在缺陷、不存在缺陷和缺陷为第ε′类缺陷时为1，否则为0；S为表示基于Yolo的目标检测网络中定义的网格数；c′和ε′表示检测框真实几何参数和包含的缺陷类别序号；e为自然常数；γ1和γ2为两种误差的权重；ε＝1,2,…,X；λ＝1,2,…,S；S5：基于梯度下降和遗传算法优化缺陷检测模型参数，并使用优化完成的缺陷检测模型对手机后盖玻璃进行检测。

全文数据：

权利要求：

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