基于改进YOLOv5的热压导光板缺陷可视化检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进YOLOv5的热压导光板缺陷可视化检测方法，采集热压导光板的图片，并发送至上位机进行预处理，预处理包括利用边缘检测算法获取感兴趣区域，然后使用滑动窗口的分割方法将感兴趣区域分割成一组416

【技术实现步骤摘要】
基于改进YOLOv5的热压导光板缺陷可视化检测方法


[0001]本专利技术涉及导光板生产和图像识别领域，具体是一种基于改进YOLOv5的热压导光板缺陷可视化检测方法。

技术介绍

[0002]导光板(Light Guide Plate，LGP)作为背光模组的主要组成成分，其主要作用是通过雕刻在其表面的各种疏密、大小不一的导光点导引光线，将LED发出的点光源、线光源转化为均匀的面光源，促使导光板均匀发光。在热压导光板的生产制造过程中，由于原料成分、设备使用情况、加工工艺以及人工操作等因素的影响，其表面不可避免地会出现亮点、漏点、线刮伤、暗影等加工缺陷，有缺陷的热压导光板会直接影响液晶屏的显示效果。根据缺陷类型，将缺陷分为白点缺陷、亮线缺陷、暗线缺陷和面缺陷四大类。白点缺陷在热压导光板表面形状成点状，主要是亮点与压伤。白点缺陷的形成原因有多种，例如在热压导光板的塑化过程中，温度过低导致塑胶原料熔化不完全、塑胶原料含有杂质或者成型机周围粉尘较重等，都会形成白点缺陷。亮线缺陷、暗线缺陷与面缺陷在热压导光板表面成线状和面状，主要表现为划伤、脏污和破损。在热本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进YOLOv5的热压导光板缺陷可视化检测方法，其特征在于:采集热压导光板的图片，并发送至上位机进行预处理，预处理包括利用边缘检测算法获取感兴趣区域，然后使用滑动窗口的分割方法将感兴趣区域分割成一组416
×
416大小的图片，将获得的所有416
×
416的图片依次输入导光板缺陷检测模型进行目标检测和分类，输出带有缺陷类型、置信度和缺陷位置标记的图片；所述导光板缺陷检测模型以YOLOv5为基线网络，包括以CSPDarknet
‑
53网络为基础的主干网络、采用FPN+PAN的金字塔层结构的颈部部分以及输出部分，在主干网络每个C3模块和卷积模块之间分别插入一个HAM模块，所述416
×
416的图片经过主干网络依次进行2、4、8、16、32次下采样后，分别生成208
×
208、104
×
104、52
×
52、26
×
26和13
×
13像素的五层特征图并输入颈部部分；颈部部分融合52
×
52、26
×
26和13
×
13像素的特征图，同时将13
×
13像素的特征图作为MCM模块的输入，并将MCM的输出连接至与FPN第一个Concat处，颈部部分生成三个新的特征图，大小分别为52
×
52
×
27、26
×
26
×
27和13
×
13
×
27输入至输出部分进行目标检测和分类。2.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv5的热压导光板缺陷可视化检测方法，其特征在于：所述HAM模块采用了残差结构，输入的特征图F经过深度卷积神经网络的高效通道注意力模块输出通道信息再经过卷积块注意模块输出空间信息，然后将所述通道信息和空间信息进行相乘运算获得融合通道和空间信息的特征图；然后，将输入的特征图F经过Conv模块后与所述融合通道和空间信息的特征图进行相加运算作为HAM模块的输出；所述Conv模块由卷积核大小为3
×
3、步长为1的普通卷积、批归一化和SiLU激活函数组成。3.根据权利要求2所述的一种基于改进YOLOv5的热压导光板缺陷可视化检测方法，其特征在于：所述MCM模块包括将输入的特征图通过扩张率分别为1、3、5的扩张卷积进行卷积运算得到三个特征图，然后再将这三个特征图进行concatenate融合，通道数翻倍，再通过1
×
1的卷积还原通道数，最后经过激活函数sigmoid后与MCM模块输入的特征图进行相乘操作后作为MCM模块输出的特征图。4.根据权利要求3所述的一种基于改进YOLOv5的热压导光板缺陷可视化检测方法，其特征在于：所述滑动窗口的分割方法具体为：选择窗口大小为416
×
416，滑动起始点为所述感兴趣区域的左上角...

【专利技术属性】
技术研发人员：李俊峰，杨元勋，李镇宇，
申请(专利权)人：浙江理工大学，
类型：发明
国别省市：