基于機器學習的表面缺陷檢測系統

項目背景

板材是汽車、機械制造、化工、航空航天、造船、建筑、裝飾等行業不可缺少的原材料。表面缺陷是指板材在生產加工的過程中,由于工藝或其它各種原因致使表面局部區域物理或化學性質不均勻。常見的表面缺陷有輥印、污漬、劃痕、孔洞、漏涂、凹陷、氣泡、異物、剝落等。表面缺陷是原子活性較高的部位,常常成為金屬腐蝕的始發處,表面缺陷的存在會大大降低零件的抗疲勞強度,有損零件表面的質量,影響機器、儀器的使用性能和壽命,影響其最終產品的性能和質量。因此及時檢測板材表面缺陷,對缺陷進行嚴重程度評價,對于提高表面質量和產品經濟效益有著重要意義。