[发明专利]一种基于深度学习的薄膜表面缺陷检测方法、系统及设备有效

专利信息
申请号: 201910694129.X 申请日: 2019-07-30
公开(公告)号: CN110473179B 公开(公告)日: 2022-03-25
发明(设计)人: 毛雪慧;陈果;闫龑;王洋 申请(专利权)人: 上海深视信息科技有限公司
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06K9/62;G06V10/774;G06V10/80;G06N20/00
代理公司: 上海国瓴律师事务所 31363 代理人: 傅耀
地址: 200241 上海市*** 国省代码: 上海;31
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要: 发明提供了一种基于深度学习的薄膜表面缺陷检测方法、系统及设备。一种基于深度学习的薄膜表面缺陷检测方法包括S1:对检材正面进行图像采集;S2:对所述检材反面进行所述图像采集;S3:进行图像预处理;S4:进行轮廓外观缺陷检测;S5:判断轮廓检测结果;S6:使用多通道进行融合,得到多通道融合图像;S7:导入预先训练好的深度学习模型中。一种基于深度学习的薄膜表面缺陷检测系统包括图像采集模块、图像预处理模块、图像融合模块和图像检测模块;一种基于深度学习的薄膜表面缺陷检测设备包括存储器和处理器。本发明的有益效果是:可在成本低廉前提下,对光学薄膜缺陷进行有效识别,减少人工成本,提高识别效率,且部署简单,可重复性较高。
搜索关键词: 一种 基于 深度 学习 薄膜 表面 缺陷 检测 方法 系统 设备
【主权项】:
1.一种基于深度学习的薄膜表面缺陷检测方法,其特征在于,包括:/nS1:对检材正面进行图像采集,得到多张检材正面图像;/nS2:对所述检材反面进行所述图像采集,得到多张检材反面图像;/nS3:对所述多张检材正面图像与所述多张检材反面图像进行图像预处理,得到所述检材预处理图像;/nS4:对所述检材预处理图像进行轮廓外观缺陷检测,得到检材轮廓检测结果;/nS5:判断所述检材轮廓检测结果,如果轮廓外观正确进入下一步,否则输出轮廓错误并结束方法;/nS6:将所述检材预处理图像使用多通道进行融合,得到多通道融合图像;/nS7:将所述多通道融合图像导入预先训练好的深度学习模型中,得到检材判定结果。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于上海深视信息科技有限公司,未经上海深视信息科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201910694129.X/,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code