【技术实现步骤摘要】
基于随机森林的柔性玻璃平面度及表面缺陷的测量方法
[0001]本专利技术属于表面测量及分析
，具体涉及一种基于随机森林的柔性玻璃平面度及表面缺陷的测量方法
。
技术介绍
[0002]柔性玻璃是一种具有高度柔韧性和可弯曲性的玻璃材料，广泛应用于柔性显示屏
、
太阳能电池板等领域
。
柔性玻璃在制造过程中可能会发生形变和变形，导致平面度不均匀或出现表面缺陷，如凹陷
、
凸起或划痕等
。
为了确保柔性玻璃制品的质量和性能，需要对其平面度和表面缺陷进行准确测量和评估
。
[0003]现有的柔性玻璃测量方法主要依赖于人工视觉检查或使用昂贵光学设备，如激光扫描仪
、
光学显微镜进行测量
。
然而，对于柔性玻璃这样具有高度柔韧性和可变形性的材料，传统方法并不能提供准确和可靠的测量结果
。
一方面，依赖人工视觉检查不仅效率低下，且检测结果一致性较差，准确度无法保证
。
另一方面，采用光...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于随机森林的柔性玻璃平面度及表面缺陷的测量方法，其特征在于，所述方法包括：获取待测量的柔性玻璃图像；将所述待测量的柔性玻璃图像输入至预设的预测模型，输出柔性玻璃平面度及表面缺陷的测量结果
。2.
如权利要求1所述的基于随机森林的柔性玻璃平面度及表面缺陷的测量方法，其特征在于，在所述将所述待测量的柔性玻璃图像输入至预设的预测模型之前，还包括：基于随机森林网络训练得到所述预测模型
。3.
如权利要求2所述的基于随机森林的柔性玻璃平面度及表面缺陷的测量方法，其特征在于，所述基于随机森林网络训练得到所述预测模型，包括：获取原始的柔性玻璃图像；对所述原始的柔性玻璃图像进行特征提取，生成数据集；利用所述数据集训练所述随机森林网络，当所述随机森林网络的预测精度不满足预设值时，对所述随机森林网络进行参数调优，直至所述预测精度满足所述预设值时，生成所述预测模型
。4.
如权利要求3所述的基于随机森林的柔性玻璃平面度及表面缺陷的测量方法，其特征在于，所述对所述原始的柔性玻璃图像进行特征提取，包括：通过纹理分析算法提取柔性玻璃表面的纹理特征；通过颜色空间转换和
/
或颜色直方图法，提取柔性玻璃表面的颜色特征；通过边缘检测和形状描述算法，提取柔性玻璃表面的形状特征
。5.
如权利要求3所述的基于随机森林的柔性玻璃平面度及表面缺陷的测量方法，其特征在于，在所述对所述原始的柔性玻璃图像进行特征提取之前，还包括：采用滤波算法对所述原始的柔性玻璃图像进行去噪；对去噪后的柔性玻璃图像进行图像增强，所述图像增强包括调整图像的对比度和
/
或亮度，增强图像的细节和
/...
【专利技术属性】
技术研发人员：何晓昀，张德咏，江锦锐，农旭安，许喜俊，谢颖，
申请(专利权)人：广东理工学院，
类型：发明
国别省市：
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