[发明专利]利用深度学习系统的自动光学检测分类设备及其训练设备有效
| 申请号： | 201811141019.2 | 申请日： | 2018-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN110659660B | 公开（公告）日： | 2023-09-15 |
| 发明（设计）人： | 安比卡帕亚鲁木鲁甘;林建仲;谢承桦 | 申请（专利权）人： | 由田新技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京维澳知识产权代理有限公司 11252 | 代理人： | 王立民;张应 |
| 地址： | 中国台湾新北市中*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明提供一种利用深度学习系统的自动光学检测分类设备，包括摄影机、以及处理器。该处理器加载储存单元后执行深度学习系统，包括：输入层；神经网络群层，用以对输入影像执行特征提取并于最终获取多个影像特征，该神经网络群层包括一或多个神经网络子区块层、以及最大值池化层，该神经网络子区块层中包括具有共同输入的第一运算符集及第二运算符集、进行残差运算的残差映像层、以及进行非线性化运算的线性整流单元；以及全连接群层用以依据权重比例进行分类，最终输出检测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 深度 学习 系统 自动 光学 检测 分类 设备 及其 训练 | ||
【主权项】：
1.一种利用深度学习系统的自动光学检测分类设备，通过待测物影像，检测待测物瑕疵，其特征在于，该自动光学检测分类设备包括：/n处理器，该处理器加载储存单元后执行该深度学习系统，该深度学习系统由输入至输出包括：/n输入层，用以接收待测影像并将该待测影像进行正规化处理；/n神经网络群层，用以对输入影像执行特征提取并于最终获取多个影像特征，该神经网络群层由输入至输出包括一或多个神经网络子区块层、以及最大值池化层，其中任一或多个该神经网络子区块层中包括具有共同输入的第一运算符集及第二运算符集、将该第一运算符集及该第二运算符集的输出进行残差运算的残差映像层、以及将该残差映像层的输出进行非线性化运算的线性整流单元；以及/n全连结群层，包括一或多个全连结层依据权重比例进行分类，最终输出检测结果。/n
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