苏州汉特士视觉科技有限公司基于深度学习的缺陷检测方法，是以解决现有视觉缺陷检测方法在部分工件上可获得理想的检测结果，移植至其它工件则无法达到预期检测结果的技术问题。是一款通用性的检测软件，包括一套学习训练系统软件，一套在线检测系统软件，用深度学习的方式检测金属、塑胶、壳类等划伤、污点、气泡、异物等表面缺陷检测系统。
该系统是通过生成对抗网络获得标准件数字图像的分布概率，训练得到可将隐空间向量映射到标准件数字图像的生成器G，再通过训练得到可实现数字图像到隐空间向量映射的解码器D，***后将经预处理后得到的被检测工件二值灰度图像依次输入解码器D、生成器G得到与被检测工件***接近的***接近标准图像，利用差影法获得被检测工件二值灰度图像与***接近标准图像的差异值，通过比较差异值和阈值得出被检测工件是缺陷件或非缺陷件的判断；
为了更清楚地说明本系统的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
