[发明专利]一种机械零件缺陷检测方法及系统在审
| 申请号： | 201811396959.6 | 申请日： | 2018-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN109472790A | 公开（公告）日： | 2019-03-15 |
| 发明（设计）人： | 张聪炫;周仲凯;陈震;陈昊;黎明;冯诚 | 申请（专利权）人： | 南昌航空大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/32;G06K9/46;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 张海青 |
| 地址： | 330000 江*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种机械零件缺陷检测方法及系统，所述检测方法包括：首先，建立机械零件的图像样本库，并对所述图像样本库中的图像样本进行预处理；然后，建立稠密网络模型，并利用预处理后的图像样本对所述稠密网络模型进行训练，得到训练后的稠密网络模型；最后，利用所述训练后的稠密网络模型检测机械零件的缺陷。本发明基于稠密网络实现了机械零件的自动检测，使用基于稠密网络的机器学习的计算，减少了外围设备的设计与使用，去除了前期研发提取图像特征算法的过程，增加网络模型的通用性。 | ||
| 搜索关键词： | 机械零件 网络模型 稠密 图像样本 预处理 缺陷检测 外围设备 提取图像特征 机器学习 网络实现 自动检测 检测 算法 研发 网络 | ||
【主权项】：
1.一种机械零件缺陷检测方法，其特征在于，所述检测方法包括如下步骤：建立机械零件的图像样本库；对所述图像样本库中的图像样本进行预处理；建立稠密网络模型，并利用预处理后的图像样本对所述稠密网络模型进行训练，得到训练后的稠密网络模型；利用所述训练后的稠密网络模型检测机械零件的缺陷。
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