[发明专利]基于Faster R-CNN的木材内部缺陷检测方法在审
| 申请号： | 201911201861.5 | 申请日： | 2019-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN111351860A | 公开（公告）日： | 2020-06-30 |
| 发明（设计）人： | 冯海林;陈力;杜晓晨;李剑 | 申请（专利权）人： | 浙江农林大学 |
| 主分类号： | G01N29/06 | 分类号： | G01N29/06;G01N29/07;G01N29/44;G01N33/46;G06K9/62;G06N3/04;G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 | 代理人： | 朱虹 |
| 地址： | 311300 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于Faster R‑CNN的木材内部缺陷检测方法，属于木材内部缺陷检测技术领域，具体包括：建立木材缺陷识别模型，确定目标试样；采用木材缺陷识别模型对目标试样进行检测，得到木材内部缺陷的方位和大小；建立木材缺陷识别模型包括建立特征矩阵图像数据库，通过Faster R‑CNN模型训练特征矩阵图像数据库改进Faster R‑CNN模型，从而获得木材缺陷识别模型，本专利采用深度学习算法替代传统浅层学习算法，利用该种基于快速的深度神经网络进行木材缺陷检测，可以实现快速精确地检测目标缺陷在木材内部具体位置。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 faster cnn 木材 内部 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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