【摘 要】
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目的 针对平板玻璃缺陷检测中灰尘干扰划痕、亮点检测的问题，提出一种基于全反射-掠入射组合照明的平板玻璃表面缺陷检测方法。方法 通过控制全反射光源和掠入射光源的发光时序，在相应发光时序内采集玻璃图像，根据缺陷在不同照明下的灰度纹理差异计算灰度、几何特征等一系列相对偏差特征，开发BP神经网络算法，实现玻璃表面灰尘和表面缺陷的检测。结果 BP神经网络在测试集上各类别预测的查准率、查全率均在90%以上，整
【基金项目】
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国家自然科学基金（12074110）；
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目的 针对平板玻璃缺陷检测中灰尘干扰划痕、亮点检测的问题，提出一种基于全反射-掠入射组合照明的平板玻璃表面缺陷检测方法。方法 通过控制全反射光源和掠入射光源的发光时序，在相应发光时序内采集玻璃图像，根据缺陷在不同照明下的灰度纹理差异计算灰度、几何特征等一系列相对偏差特征，开发BP神经网络算法，实现玻璃表面灰尘和表面缺陷的检测。结果 BP神经网络在测试集上各类别预测的查准率、查全率均在90%以上，整体准确率达到97.2%。结论 全反射–掠入射组合照明成像系统结构简单，降低了玻璃图像中灰尘和内部点缺陷分类难度，有效减少灰尘和内部缺陷的误判。
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