标题：基于深度学习的滤光片表面划痕检测方法
作者：高乃凤；郑积仕
作者单位：福建理工大学电子电气与物理学院，福建 福州 350000；福建理工大学交通运输学院，福建 福州 350000
关键字：光学滤光片；U-net；划痕定量分析
摘要：在光学滤光片生产制造的过程中，由于生产环境和制造工艺的影响，滤光片表面会出现划痕，而划痕会影响滤光片的使用。采用人工检查存在效率低和漏检误检的问题，针对这一问题提出了一种检测滤光片划痕并计算划痕尺寸的方法。首先在U-NET的跳跃连接部分加入CBAM注意力机制来增强浅层特征的表达能力，使得识别出的划痕更加完整和准确，接着在解码阶段使用多尺度特征融合模块来融合各层输出的特征图，该算法的划痕识别准确率可达95.17%；然后利用骨架化算法对划痕区域提取中心线，计算中心线的长度作为划痕的长度；最后利用最大内接圆直径法计算划痕的宽度。实验结果表明，该方法与其他的测量方法相比误差最小，可以用于实际的生产测量，提高生产效率。