基于双线性CNN与DenseBlock的导光板标记线缺陷检测

导光板标记线检测是导光板制造品控中的一个重要步骤, 但在使用传统图像算法进行检测的过程中, 有大量的气泡、严重污染和无标记线的情况存在. 因有大量气泡, 严重污染和无标记线的情况造成人工特征难以设计, 因此, 使用基于卷积网络的方法来代替人工特征设计进行缺陷检测. DenseNet 卷积神经网络较其他分类神经网络具有参数较少, 梯度收敛稳定等特点. 因DenseNet 卷积神经网络中使用特征融合的思想, 保证了图片分类准确率. 通过迁移学习的方法, 将训练得到的DenseNet 网络权重迁移到Bilinear-CNN算法进行训练, 提升卷积神经网络局部注意力, 提高图像分类准确率. 通过实现结果表明, 所提方法具有可行性, 相比于V2-ResNet-101网络结构, 准确率提升至95.53%, 参数减少了97.2%, 平均单张图像检测时间减少25%.