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申请/专利权人：江西省博信玻璃有限公司

摘要：本发明涉及钢化玻璃图像质检技术领域，尤其涉及一种基于AI图像识别的玻璃质量缺陷检测方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取多角度的玻璃图像集；对玻璃图像集进行图像轮廓背景分离，生成玻璃背景分离图像集；对玻璃背景分离图像集进行视角立体拼接，生成玻璃视角立体图；对玻璃视角立体图进行玻璃高应力区域分割，生成玻璃高应力区域图像；对玻璃视角立体图进行震荡检测，并利用震动传感器进行振纹图像采集，得到玻璃振纹图。本发明通过多角度图像采集、综合缺陷检测、智能识别标记和系统化管理，提高了质量缺陷检测的准确性、全面性和自动化水平。

主权项：1.一种基于AI图像识别的玻璃质量缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取多角度的玻璃图像集；对玻璃图像集进行图像轮廓背景分离，生成玻璃背景分离图像集；对玻璃背景分离图像集进行视角立体拼接，生成玻璃视角立体图；步骤S2：对玻璃视角立体图进行玻璃高应力区域分割，生成玻璃高应力区域图像；对玻璃视角立体图进行震荡检测，并利用震动传感器进行振纹图像采集，得到玻璃振纹图；通过玻璃振纹图和玻璃高应力区域图像对玻璃高应力区域图像进行异常振纹缺陷检测，从而生成玻璃第一异常区域图像；步骤S3：通过玻璃第一异常区域图像对玻璃视角立体图进行无缺区域分割，得到无缺区域分割图像；根据无缺区域分割图像对玻璃进行热熔性检测，并利用红外摄像仪进行热力图采集，得到玻璃无缺区域热力图；对玻璃无缺区域热力图进行异常形变缺陷检测，生成玻璃第二异常区域图像；步骤S4：根据无缺区域分割图像对玻璃进行光学透射反射，并通过摄像机进行光学透射及反射图像采集，得到玻璃表面反射图像；对玻璃表面反射图像进行尖峰强度缺陷分析，生成光学缺陷分析数据；基于光学缺陷分析数据进行掩膜创建，得到异常光学缺陷掩膜；利用异常光学缺陷掩膜对无缺区域分割图像中进行光学异常区域边缘分割，从而生成玻璃第三异常区域图像；步骤S5：将玻璃第一异常区域图像、玻璃第二异常区域图像和玻璃第三异常区域图像进行异常图像区域标记，生成缺陷区域标记图像；对缺陷区域标记图像进行智能识别器构建，得到缺陷智能识别器；根据缺陷智能识别器对玻璃视角立体图进行质量缺陷智能检测，得到质量缺陷质检图；将质量缺陷质检图上传至MES系统中进行图像存储，生成玻璃质量缺陷检测存储图，以执行玻璃生产全过程品控管理作业。

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