[发明专利]一种基于YOLO9000网络的金属板带表面缺陷检测方法及装置有效
| 申请号： | 201710110597.9 | 申请日： | 2017-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN106934800B | 公开（公告）日： | 2020-04-07 |
| 发明（设计）人： | 李江昀;常德丹;任起锐;左磊 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G01N21/88 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于YOLO9000网络的金属板带表面缺陷检测方法及装置，能够提高金属板带表面缺陷检测的准确率。方法包括：采集用于训练YOLO9000网络的金属板带表面的图像；对采集到的所述金属板带表面的图像进行数据增强；将采集到的所述金属板带表面的图像及数据增强后得到的图像中的缺陷部分用矩形框进行标注，获取矩形框的坐标与矩形框所包含缺陷的种类；根据采集到的所述金属板带表面的图像及数据增强后得到的图像，及获取的所述矩形框的坐标与所述矩形框所包含缺陷的种类对YOLO9000网络进行训练；实时采集待检测的金属板带表面图像，根据训练好的YOLO9000网络，实时检测金属板带表面是否有缺陷，并对检测到的缺陷进行分类和定位。本发明适用于机器视觉技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 yolo9000 网络 金属板 表面 缺陷 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于YOLO9000网络的金属板带表面缺陷检测方法，其特征在于，包括：采集用于训练YOLO9000网络的金属板带表面的图像；对采集到的所述金属板带表面的图像进行数据增强；将采集到的所述金属板带表面的图像及数据增强后得到的图像中的缺陷部分用矩形框进行标注，获取所述矩形框的坐标与所述矩形框所包含缺陷的种类；根据采集到的所述金属板带表面的图像及数据增强后得到的图像，及获取的所述矩形框的坐标与所述矩形框所包含缺陷的种类对YOLO9000网络进行训练；实时采集待检测的金属板带表面图像，根据训练好的YOLO9000网络和实时采集到的待检测的金属板带表面图像，实时检测金属板带表面是否有缺陷，并对检测到的缺陷进行分类和定位。
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