基于 UV 曝光的 AI 塑料表面缺陷檢測系統
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——系統結構、算法流程與核心代碼解析（整合出稿版）
一、項目背景與技術思路
在塑料制品（外殼、透明件、注塑件等）生產過程中，細微劃痕、氣泡、夾雜與表面不均勻往往難以在普通可見光條件下被穩定檢測。這類缺陷一旦流入下游裝配或終端產品，將直接影響外觀等級與可靠性。
本項目提出一種 “UV 曝光 + AI 視覺識別” 的檢測思路：
利用 紫外光照射 改變塑料表面對劃痕、氣泡等缺陷的光學響應；
通過固定光源與成像結構，獲取高對比度缺陷圖像；
使用 深度學習目標檢測模型 對缺陷進行自動識別與分類。
該方案面向 低成本工業 AI 視覺檢測 場景，強調可復現性與工程可落地性。
二、系統硬件與光學結構說明
1. 硬件組成
整套檢測系統由以下模塊構成：
UV 光源模塊
提供穩定、均勻的紫外照射
用于增強塑料表面缺陷的可見性
成像單元（工業相機 / 高分辨率攝像頭）
固定安裝，避免視角變化
與 UV 光源形成穩定光路
被測塑料樣品
包括存在劃痕、氣泡及表面瑕疵的注塑件
計算與推理平臺
運行數據采集、模型推理與結果可視化程序
可部署于 PC 或邊緣計算設備
2. UV 曝光在缺陷檢測中的作用
與普通白光不同，UV 光在塑料表面會產生以下效果：
劃痕：在 UV 條件下產生明顯的散射或反射差異；
氣泡/內部空洞：呈現局部高亮或輪廓增強；
表面不均勻區域：灰度與紋理特征更明顯。
這些變化為后續的 AI 模型提供了 更易分離的特征空間，顯著降低模型訓練難度。
三、AI 缺陷檢測流程解析
1. 數據采集
在 UV 光照條件固定 的情況下拍攝塑料表面圖像；
確保曝光、距離、角度一致；
構建包含正常樣本與多類型缺陷樣本的數據集。
2. 數據標注
對采集到的圖像進行人工標注，常見缺陷類別包括：
Scratch（劃痕）
Bubble（氣泡）
Surface Imperfection（表面瑕疵）
標注方式采用 目標檢測框（Bounding Box），為后續訓練提供監督信息。
3. 模型選擇與訓練
項目采用 YOLO 系列目標檢測模型（輕量化、實時性強），其優勢在于：
單階段檢測，推理速度快；
對小尺寸缺陷具有較好識別能力；
易于在工業 PC 或邊緣設備部署。
訓練流程包括：
圖像尺寸統一與數據增強；
使用已標注數據進行監督訓練；
評估不同缺陷類別的識別準確率；
導出最優權重用于部署。
四、核心代碼邏輯解析（Python / YOLO 推理側）
以下為項目中 AI 推理流程的核心思路解析（不涉及完整源碼，僅解釋關鍵邏輯）。
1. 數據加載與預處理
data = LoadImages("UV_dataset/", img_size=640)作用說明：
讀取 UV 條件下采集的塑料表面圖像；
統一圖像尺寸，確保模型輸入一致；
自動完成基本預處理（縮放、歸一化）。
2. 模型加載
model = attempt_load("best.pt", map_location=device)工程意義：
加載已訓練完成的最優模型權重；
支持在 CPU 或 GPU 上運行；
為現場檢測提供即插即用能力。
3. 缺陷推理與結果過濾
pred = model(img) detections = non_max_suppression(pred)
模型輸出包含多個候選檢測框；
通過 NMS（非極大值抑制） 去除重疊與低置信度結果；
保留最可信的缺陷檢測框。
4. 結果標注與可視化
for *xyxy, conf, cls in detections: label = model.names[int(cls)] cv2.rectangle(img, xyxy, color, 2) cv2.putText(img, label, ...)
功能說明：
在原始圖像上繪制缺陷位置；
顯示缺陷類別與置信度；
可直接用于產線顯示或質量判定。
五、系統特點與工程價值
1. 技術優勢
UV 光學增強 + AI 識別，提高微小缺陷可檢測性；
模型訓練與推理流程清晰，易復現；
硬件結構簡單，適合低成本部署。
2. 適用場景
塑料外殼外觀檢測；
注塑件表面質量分級；
消費電子、汽車內飾、工業零件外觀檢測。
六、總結
該項目展示了一種 結合光學手段與深度學習的實用型工業檢測方案。通過 UV 曝光提升缺陷對比度，再利用 AI 模型完成自動識別，不僅降低了人工檢測成本，也為傳統機器視覺難以處理的塑料表面缺陷提供了新的工程路徑。
從系統架構到算法實現，該方案具備良好的可擴展性，適合作為 工業 AI 視覺檢測的入門與原型參考設計。
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