[发明专利]一种基于深度学习算法的缺陷检测识别装置和方法有效
| 申请号： | 201811496896.1 | 申请日： | 2018-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN109724984B | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 乐心怡;黄梓田;习俊通;周博宇;何欣 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G01N21/88 | 分类号： | G01N21/88 |
| 代理公司： | 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220 | 代理人： | 郑立 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习算法的缺陷检测识别装置，涉及缺陷检测识别领域，包括检测台，检测系统，模型推理系统，所述检测系统和所述检测台相连接，所述模型推理系统运行于所述检测系统。本发明在真实加工缺陷数据样本不足的情况下训练出有效的神经网络模型对待检测加工缺陷图像进行检测识别，利用深度学习算法降低了漏检率，实现了待检测装饰板材的全自动检测，降低了人工工作量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 算法 缺陷 检测 识别 装置 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习算法的缺陷检测识别装置，其特征在于，包括检测台，检测系统，模型推理系统，所述检测系统和所述检测台相连接，所述模型推理系统运行于所述检测系统。
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