[发明专利]一种基于深度学习的多生产流水线实时缺陷检测方法在审
| 申请号： | 201911132750.3 | 申请日： | 2019-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN110942450A | 公开（公告）日： | 2020-03-31 |
| 发明（设计）人： | 徐承俊;朱国宾 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供的一种基于深度学习的多生产流水线实时缺陷检测方法，包括：步骤1，捕获生产流水线上待检测电视机电路板产品图像；步骤2，构建深度网络模型，所述深度网络模型包括依次连接的特征提取网络、两个全连接层和分类器与回归器，其中，特征提取网络包括4个级联的特征提取单元，每个特征提取单元包括依次连接的卷积层、局部归一化层、最大池化层和平均值池化层；分类器用于判断产品中是否存在缺陷并找到特定的缺陷类别，回归器用于推断出缺陷的近似程度；步骤3，深度网络模型训练；步骤4，运用已训练好的深度网络模型进行缺陷检测。本发明方法提高了整个缺陷产品检测系统的工作效率，满足应对多生产流水线大数据产品实时检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 生产 流水线 实时 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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