基于卷积神经网络的玻璃瓶口缺陷检测

作者:谢泽祺; 徐巍; 邹光明; 姜佳; 闵达
来源:制造业自动化, 2022, 44(06): 104-108+160.
DOI:10.3969/j.issn.1009-0134.2022.06.027

摘要

摘键要:在玻璃瓶的生产中,玻璃瓶制品的质量检测显得尤为重要。随着计算机硬件的更新进步和不同视觉检测算法提出,在工业中机器视觉产品检测逐渐代替人工检测。针对玻璃瓶口的缺陷检测,对玻璃瓶口进行图像采集及预处理,采用预处理的缺陷图作为数据集,利用嵌套残差神经网络的图像识别模型对玻璃瓶口进行缺陷检测并分类。实验结果表明,该方法能够有效提高玻璃瓶口缺陷分类的正确率,验证了该方法的有效性。

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