【技术实现步骤摘要】
手机玻璃缺陷检测方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及通信
，特别是涉及一种手机玻璃缺陷检测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
随着5G时代的到来，智能手机越来越成为人们不可缺少的沟通工具。手机玻璃屏作为手机与用户的沟通媒介，其外观质量影响着用户的使用体验。而手机盖板玻璃在加工过程中会产生点状、线状等缺陷，严重影响着手机玻璃屏的产生质量。而用于检测玻璃缺陷的传统方式包括人工检测方式、基于深度学习方法的玻璃缺陷检测方式、基于传统模板匹配方法的缺陷检测方式、基于深度学习的目标检测方法的玻璃缺陷检测方式。但是，人工检测的方式受人的主观意识及经验的影响，存在误检率高、检测效率低等问题；而基于深度学习方法的检测方式，其检测实时性和准确性难以满足工业要求；基于传统模板匹配方法及深度学习的目标检测方法的检测方式，则需要大量的原始缺陷数据，与在生产现场由于数据获取难度大而所能获取的数据量较少存在矛盾。因此，传统的玻璃缺陷检测方式，存在无法兼顾检测效率和检测准确性的问题。专利技...
【技术保护点】
1.一种手机玻璃缺陷检测方法，其特征在于，包括步骤：/n获取手机盖板玻璃的原始缺陷图像数据；/n利用WGAN-GP网络对所述原始缺陷图像数据进行扩充，以得到扩充后的缺陷图像数据；/n根据所述原始缺陷图像数据和所述扩充后的缺陷图像数据获得手机盖板玻璃的VOC缺陷数据集；/n搭建改进YOLOv3检测网络；所述改进YOLOv3检测网络包括特征提取层和检测层；/n利用K-means算法对标记框进行聚类，以得到多个锚箱，并添加进所述检测层中；/n利用所述改进YOLOv3检测网络对所述VOC缺陷数据集进行基础训练，以得到权重文件；/n根据所述改进YOLOv3检测网络中BN层的权重系数对...
【技术特征摘要】
1.一种手机玻璃缺陷检测方法，其特征在于，包括步骤：
获取手机盖板玻璃的原始缺陷图像数据；
利用WGAN-GP网络对所述原始缺陷图像数据进行扩充，以得到扩充后的缺陷图像数据；
根据所述原始缺陷图像数据和所述扩充后的缺陷图像数据获得手机盖板玻璃的VOC缺陷数据集；
搭建改进YOLOv3检测网络；所述改进YOLOv3检测网络包括特征提取层和检测层；
利用K-means算法对标记框进行聚类，以得到多个锚箱，并添加进所述检测层中；
利用所述改进YOLOv3检测网络对所述VOC缺陷数据集进行基础训练，以得到权重文件；
根据所述改进YOLOv3检测网络中BN层的权重系数对所述权重文件进行稀疏训练，以得到权重和网络框架；
对所述权重和所述网络框架进行检测数据集的测试，以得到检测目标的类别信息、位置信息及置信度信息。
2.根据权利要求1所述的手机玻璃缺陷检测方法，其特征在于，所述获取手机盖板玻璃的原始缺陷图像数据的步骤为：
利用工业相机获取手机盖板玻璃的原始缺陷图像数据。
3.根据权利要求1所述的手机玻璃缺陷检测方法，其特征在于，所述利用WGAN-GP网络对所述原始缺陷图像数据进行扩充，以得到扩充后的缺陷图像数据的步骤，包括步骤：
搭建WGAN-GP网络；
利用WGAN-GP网络对所述原始缺陷图像数据进行训练，以得到所述扩充后的缺陷图像数据。
4.根据权利要求1所述的手机玻璃缺陷检测方法，其特征在于，所述根据原始缺陷图像数据和扩充后的缺陷信息获得手机盖板玻璃的缺陷数据集的步骤，包括步骤：
利用LabelImg程序对所述原始缺陷图像数据及所述扩充后的缺陷图像数据进行标记，以得到xml文件；
利用python程序对xml文件进行格式转换，以得到txt文件；所述txt文件包括训练集和测试集；
对所述训练集和测试集的比例进行调节，以得到所述VOC缺陷数据集。
5.根据权利要求1所述的手机玻璃缺陷检测方法，其特征在于，所述搭建改进YOLOv3检测网络的步骤，包括步骤：
利用可变形卷积层进行采样及加权运算，...
【专利技术属性】
技术研发人员：伍济钢，成远，邵俊，赵前程，
申请(专利权)人：湖南科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43
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