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本发明公开了一种基于图像处理及深度学习的玻璃面板表面缺陷检测方法,包括以下步骤:S1:收集玻璃面板表面缺陷样本;S2:对步骤S1收集到的样本进行图像处理;S3:利用经步骤S2处理后的样本训练深度学习神经网络模型,得到训练好的深度学习神经网络模型,用于识别玻璃面板表面缺陷;S4:利用训练好的深度学习神经网络模型进行玻璃面板表面缺陷检测。本发明结合深度学习网络与图像处理,实现了对玻璃面板表面缺陷的快速、准确检测的效果,通过本发明的图像处理使得玻璃产品表面缺陷更加明显易见,使得后续的深度学习算法更加容
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113298765 A
(43)申请公布日 2021.08.24
(21)申请号 202110546728.4 G06N 3/04 (2006.01)
(22)申请日 20
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