缺陷分类方法、缺陷分类装置以及玻璃物品的制造方法制造方法及图纸

玻璃物品的缺陷分类方法具备：第一判定工序(S431)，由第一分类器(12)基于图像数据来判定缺陷F是否属于第一分类；和第二判定工序(S432)，在判定为缺陷F不属于第一分类的情况下，由第二分类器(13)判定该缺陷(F)是否属于第二分类。第二分类。第二分类。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】缺陷分类方法、缺陷分类装置以及玻璃物品的制造方法


[0001]本专利技术涉及将玻璃物品中所含的缺陷分类的方法以及装置、和通过利用该方法以及装置来制造玻璃物品的方法。

技术介绍

[0002]在液晶显示器、有机EL显示器等显示器中使用玻璃板。在显示器用的玻璃板的制造中，使用各种制造装置来成形玻璃板，但不管哪种方式，一般都是将玻璃原料加热熔解，在将熔融玻璃均质化后成形为给定形状。在该制造方法中，存在由于种种原因而在玻璃板在表面或内部产生缺陷的情况。因此，正确测定玻璃板的缺陷的技术变得非常重要。
[0003]例如在专利文献1中公开了一种玻璃板的制造方法，具备用激光显微镜测定存在于玻璃板的内部的缺陷的尺寸、深度(距玻璃表面的距离)等的检查工序。在该制造方法中，在检查工序中，通过检查员操作激光显微镜，来进行缺陷的测定。
[0004]现有技术文献
[0005]专利文献
[0006]专利文献1：JP特开2015
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205811号公报

技术实现思路

[0007]专利技术要解决的课题
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种缺陷分类方法，将玻璃物品中所含的缺陷作为图像数据检测出来，由缺陷分类装置基于所述图像数据将所述缺陷的类别分类，所述缺陷分类方法的特征在于，所述缺陷的类别包含第一分类和第二分类，所述缺陷分类装置具备：通过机器学习所述第一分类所涉及的第一训练数据而生成的第一分类器；和通过机器学习所述第二分类所涉及的第二训练数据而生成的第二分类器，所述缺陷分类方法具备：第一判定工序，由所述第一分类器基于所述图像数据来判定所述缺陷是否属于所述第一分类；和第二判定工序，在判定为所述缺陷不属于所述第一分类的情况下，由所述第二分类器基于所述图像数据来判定所述缺陷是否属于所述第二分类。2.根据权利要求1所述的缺陷分类方法，其特征在于，所述第一分类器的正解率比所述第二分类器的正解率高。3.根据权利要求1或2所述的缺陷分类方法，其特征在于，所述第一分类所涉及的所述第一训练数据以及所述第二分类所涉及的所述第二训练数据包含形成于所述玻璃物品的给定的深度的所述缺陷的所述图像数据，所述缺陷分类方法具备：深度判定工序，在所述第一判定工序前，判定从所述玻璃物品检测到的所述图像数据中的所述缺陷的深度是否是所述给定的深度，在所述深度判定工序中判定为所述缺陷的深度是所述给定的深度的情况下执行所述第一判定工序。4.根据权利要求1～3中...

【专利技术属性】
技术研发人员：茗原贵裕，北川干将，井上厚司，
申请(专利权)人：日本电气硝子株式会社，
类型：发明
国别省市：