基于深度学习的包覆药表面缺陷检测算法

摘要

本发明公开了基于深度学习的包覆药表面缺陷检测算法，属于智能制造领域。本发明所述方法使用基于深度卷积自编器重构出表面无缺陷包覆药图像，通过输入图像与重构图像作差得到残差图；利用边缘检测算子对输入图像进行边缘提取，并借助OpenCV获得包覆药的分割掩码；将缺陷图与分割掩码逐像素进行相乘，得到去除背景干扰的残差图；通过滑动窗口方法和非极大值抑制方法，并利用空间坐标转换规则在原图上对包覆药表面缺陷位置准确定位；中央控制器根据检测信息控制相应的气动装置，实现表面缺陷包覆药的智能离群。本发明所述方法可以准确地检测到包覆药表面缺陷及其位置，解决了包覆药选药环节由于人工手选带来的生产产能低等问题。