一种基于深度学习的铝箔热封口缺陷检测方法及系统

本发明涉及工业质检技术领域，具体是一种基于深度学习的铝箔热封口缺陷检测方法及系统，改进vHeat模型将待分类图像进行二分类，得到第一分类图像和第二分类图像，第二分类图像具有多种类别特征，这一次的分类仅对待分类图像进行粗略的数据划分，为了进一步筛选，通过改进vHeat模型根据不同类别缺陷将第二分类图像进行多分类处理，得到包含不同缺陷类别的第三分类图像，但由于缺陷类别特征存在高度相似，导致多分类处理可能存在过检和漏检，故而通过改进vHeat模型对与第一分类图像以及与第一分类图像的类别特征存在高度相似的第三分类图像进行二分类处理，仅做精细化的数据划分，得到第四分类图像和第五分类图像，提高分类精度。