深度神经网络模型用于图像斑点微瑕疵检测

在印染行业中，产品外观经常会出现很多斑点状缺陷，此类缺陷属于微瑕疵，其人工检测成本高且检测难度大。针对产品外观斑点状缺陷，本文提出了一种基于机器视觉的图像微瑕疵检测方法，其主要思想是基于Faster-RCNN框架构建轻量化网络模型，并利用样本梯度特征信息进行非端对端网络训练。所设计的非端对端训练模式不仅能有效缩短模型训练时间，还可以提升模型推理能力。实验结果表明，针对不同类型班点微瑕疵，本文提供的检测算法具有高效的局部检测精度，且可应用于其他领域的类似斑点任务检测。