[发明专利]零件外观缺陷检测方法、装置、设备及可读存储介质在审

专利信息
申请号: 201811638600.5 申请日: 2018-12-29
公开(公告)号: CN109767431A 公开(公告)日: 2019-05-17
发明(设计)人: 崔忠伟;崔凯翔 申请(专利权)人: 北京领邦智能装备股份公司
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06T7/70;G06T7/10;G06N3/04;G01N21/88
代理公司: 北京律智知识产权代理有限公司 11438 代理人: 袁礼君;阚梓瑄
地址: 100000 北京市海淀区永*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开一种零件外观缺陷检测方法、装置、设备及可读存储介质。零件外观缺陷检测方法,包括:采集包含待检测零件图像的第二图片;确定待检测零件图像在第二图片中的位姿;根据待检测零件图像的位姿与第二图片,生成第二新图,第二新图包含待检测零件图像的全部或部分,第二新图的尺寸为预设大小,其中待检测零件图像在第二新图中的位姿在预设的偏差范围之内;以及将第二新图输入到人工神经网络中,以检测待检测零件的外观是否存在缺陷。
搜索关键词: 待检测零件 图像 零件外观 缺陷检测 位姿 可读存储介质 预设 人工神经网络 图片 采集 检测
【主权项】:
1.一种用于零件外观缺陷检测的人工神经网络的训练方法,其特征在于,包括:采集多张第一图片,其中每张第一图片包含零件图像;分别确定各所述零件图像在其所在的第一图片中的位姿;根据各所述零件图像的位姿与各所述第一图片,分别生成多张第一新图,所述多张第一新图分别包含各所述零件图像的全部或部分,所述多张第一新图的尺寸均为预设大小,其中各所述零件图像在各所述第一新图中的位姿在预设的偏差范围之内;以及分别将通过缺陷标注后的所述多张第一新图输入到人工神经网络中进行训练,以获得经过训练的人工神经网络。
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