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文档简介
备埚内底面圆心沿设定方向旋转设定角度时连续2获取坩埚内底面的多帧图像;其中,所述多帧图像为相机在所述坩将所述多帧图像输入预训练的缺陷检测模型进行缺陷识别,生成带针对所述多帧标识图像中的每相邻两帧标识图像,将其中一帧标若所述目标图像中存在一个第二缺陷,所述第二缺陷与所述根据所述基准图像确定所述基准图像中各个带有缺陷标识的缺陷至少根据两者识别框中心点坐标确定所述第一缺陷是否位于所述第二缺陷的顺时针方向;2333333333获取所述第一缺陷识别框的中心点坐标和所述第二缺陷识别框的中获取所述第一缺陷的长度和宽度以及所述第二缺陷的长度和宽度获取所述第一缺陷识别框的中心点坐标和所述第二缺陷识别基于两个中心点坐标,分别确定所述第一缺陷识别框的中将所述第一距离、所述第二距离和所述第三距离代入反余弦若所述圆心角与所述设定角度的差值小于角度阈值,所述第一其中,所述相机与所述坩埚内底面沿所述坩埚延伸方向的最次绕坩埚内底面圆心沿设定方向旋转设定角度生成模块,用于将所述多帧图像输入预训练的缺陷检测模型4计数模块,用于若所述目标图像中存在一个第二缺所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述的坩埚内底面缺陷检5理等费用。面的圆心距离基本相等,第三条件为:第一缺陷与第二缺陷的面积和/或长宽尺寸基本相6333333x337坩埚内底面圆心沿设定方向旋转设定角度时进图3为一个实施例中将基准图像中任一带有缺陷标识的缺陷定义为第一缺陷的流图5为一个实施例中确定第二缺陷和第一缺陷之间是否满足第一条件的流程示意图7为一个实施例中确定第一缺陷和第二缺陷之间是否满足第二和第三条件的流图8为一个实施例中确定第一缺陷和第二缺陷之间是否满足第四条件的流程示意8具体地,这里可以选择准备一台高分辨率的CCD相机,用于采集坩埚内底面的图9确定第一缺陷和第二缺陷所在的坐标方向,这里CCD相机采集图像可以是坩埚沿坩埚内底点是否位于第二缺陷标识的点的设定方向或设定方向相反的方向,若是则满足第一条件;型的目标集合。对该目标集合中的7个缺陷元素中依次选择任意一个缺陷元素定义为第一y2至少根据两者识别框中心点坐标确定第一缺陷是否位于第二缺陷的顺时针方向;其坩埚旋转的中心。这里可以使用arctan2函数来计算第一缺陷识别框中心点坐标c1和第二2。x33判断c333x33判断c333x33判断c333x33判断c3332200识别框中心点坐标与坩埚内底面圆心O的坐标的距离以及第二缺陷识别框中心点坐标与坩二条件。度和宽度。获取第一缺陷识别框的长度L1和宽度W1,获取第二缺陷识别框的长度L2和宽度W2W2的尺寸的差值是否小于预设的尺寸阈值,判断第一缺陷和第二缺陷之间是否满足第三条22。用这些数据集完成缺陷检测模型的训练。该方法通过系统化的数据准备和模型训练流程,次绕坩埚内底面圆心沿设定方向旋转设定角度二缺陷识别框中心点坐标c2=(x2,y2至少根据两者识别框中心点坐标确定第一缺陷是否二缺陷识别框的中心点坐标c2(x2,y2基于两中心点坐标确定两点的连线中心点坐标c333若c333一缺陷位于第二缺陷的顺时针方向。宽度以及第二缺陷的长度和宽度;若两个缺陷的长度之差以及宽度之差均小于设定阈值,口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信,无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、
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