[发明专利]一种基于深度学习的表面检测方法有效
| 申请号： | 201910198350.6 | 申请日： | 2019-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN109975308B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 林瑞滨 | 申请（专利权）人： | 维库（厦门）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G01N21/88 | 分类号： | G01N21/88;G06T7/00;G06T7/13 |
| 代理公司： | 福州市京华专利代理事务所(普通合伙) 35212 | 代理人： | 林晓琴 |
| 地址： | 361000 福建省厦门市中国(福建)自由贸易试*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的表面检测方法，通过线扫相机采集图像，之后对采集图像做左右两侧边缘检测及边缘扩展得到第一目标图像；对第一目标图像进行背景减除算法得到第二目标图像；对第二目标图像进行二值化得到二值图像；对二值图像进行RLE编码得到RLE图像；对RLE图像进行粒子滤波得到缺陷粒子位置；对缺陷粒子位置找到第一目标图像对应区域进行ROI裁剪得到裁剪图像,能够检测接近噪音水平的卷筒材料中的瑕疵和缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 表面 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的表面检测方法，其特征在于：包含至少一个线扫相机，包括如下步骤：步骤1、通过线扫相机采集图像，之后对采集图像做左右两侧边缘检测及边缘扩展得到第一目标图像；步骤2、对第一目标图像进行背景减除算法得到第二目标图像；步骤3、对第二目标图像进行二值化得到二值图像；步骤4、对二值图像进行RLE编码得到RLE图像；步骤5、对RLE图像进行粒子滤波得到缺陷粒子位置；步骤6、对缺陷粒子位置找到第一目标图像对应区域进行ROI裁剪得到裁剪图像。
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