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本发明公开了基于机器视觉的EVA胶膜表面缺陷在线检测方法，属于工业自动化质量检测技术领域，其包括获取通过预设多角度自适应成像系统采集的EVA胶膜表面的多波段图像数据；对多波段图像数据进行背景差分处理以生成差异图像；对差异图像进行自适应对比度增强处理得到增强图像；从增强图像中提取纹理特征数据和形态学特征数据，生成多特征数据集；对多特征数据集进行动态加权融合处理以生成缺陷概率图；将缺陷概率图输入分层检测网络进行处理，生成缺陷检测结果，采用多角度自适应成像、多特征动态融合及分层检测网络相结合的技术方案，能够自适应地提升缺陷成像质量与特征显著性，实现对EVA胶膜表面缺陷的高速精准检测与动态优化。