由于电热毯具有一定厚度且材质不均匀，采用普通光源和相机难以获得满意的图像。通过大量的实验，我公司最终采用红外光源和红外相机对电热毯进行成像。通过对数千张缺陷/合格品电热毯图像采集，我们发现电热毯绞扣缺陷种类繁多，采用常规机器视觉算法难以实现稳定的检测，故采用深度学习系统，通过建立各种缺陷的学习集，通过基于多层神经网络深度学习软件对缺陷进行学习，并通过验证集对学习效果进行验证。通过多次长时间的训练，最后获得检测模型，从而实现绞扣缺陷的检测。