基于深度学习的瓷砖色差分类方法研究

作者：聂影; 洪星; 张浪文

来源：中国陶瓷, 2023, 59(07): 53-59.

DOI：10.16521/j.cnki.issn.1001-9642.2023.07.008

• 瓷砖
• 色差
• 图像处理
• 卷积神经网络
• 图形用户界面

瓷砖是人类建筑不可或缺的一种材料，而瓷砖品质最重要的指标之一就是色差，一批瓷砖中色差越小，品级越高。目前企业主要是由熟练工人在特定的光照及距离条件下进行筛查，劳动强度大并且效率低，没有固定的判断标准。因此提出利用基于深度学习算法的视觉检测系统代替人工进行瓷砖色差分类，首先，经过数字图像处理算法对采集的瓷砖图像进行预处理，将瓷砖本体从背景中分割出来；然后，利用卷积神经网络分别提取具有色差的两类瓷砖特征，通过监督学习实现瓷砖的色差分类；最后，设计了图形用户界面将上述所有图像处理算法及分类算法进行实现，开发可视化人机交互式操作和分类结果显示系统。实验结果表明：基于深度学习的视觉检测系统能够在瓷砖色差分类任务上实现准确分类，且分类效率高、分类结果可视化，具有重要的应用价值。

• 单位
  广东碧桂园职业学院; 华南理工大学