一种基于深度学习的玻璃瓶复杂印花缺陷在线检测方法

本发明提出一种基于深度学习的玻璃瓶复杂印花缺陷在线检测方法，涉及瓶身印花缺陷检测技术领域，包括：采集不同光照状态下的瓶身图像；对瓶身图像预处理并融合成融合图像，并输入定位模型得到印花图案区域图像，对印花图案区域图像生成缺陷概率图和缺陷类型，并以此得到缺陷掩膜，计算缺陷掩膜的几何特征；将基于判废规则进行匹配以输出缺陷检测结果；将瓶身图像、缺陷类型、缺陷检测结果、检测时间戳和批次号关联存储到数据库并进行多维统计分析以生成质量报表。本发明能够精准识别并区分瓶身印花的多种缺陷类型，克服玻璃材质反光、曲面畸变、图案色彩渐变与重叠带来的干扰，实现印花区域的鲁棒定位与缺陷的精确分割的效果。