一种基于深度视觉的磁控管关键部件缺陷在线检测方法及系统

本申请提供的一种基于深度视觉的磁控管关键部件缺陷在线检测方法及系统，深度视觉检测技术领域，通过实时获取磁控管关键部件的原始图像，并深入分析图像中由表面薄膜引起的光学干扰特征；依据预设的物理光学规律和薄膜光线作用模型，生成薄膜光线作用图；依据所述薄膜光线作用图，对原始图像进行全域自适应光干扰剥离处理，获得纯净的图像；将净化图像输入深度学习缺陷识别模型，能够准确识别磁控管关键部件的真实结构性缺陷，有效解决了现有技术中因磁控管关键部件表面薄膜引起的光学假象与真实缺陷特征相似，导致深度学习模型误报率高的问题。