[发明专利]神经网络训练方法、工件表面缺陷分类与检测方法及装置在审
| 申请号： | 201911293863.1 | 申请日： | 2019-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN111080622A | 公开（公告）日： | 2020-04-28 |
| 发明（设计）人： | 梅爽;宋瑞超 | 申请（专利权）人： | 熵智科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/73;G06K9/62;G01N21/88 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 胡琳萍;张宇 |
| 地址： | 518031 广东省深圳市福田区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种神经网络训练方法、工件表面缺陷分类与检测方法及装置，属于机器视觉工业检测领域，首先通过小样本深度学习快速定位工件表面缺陷的像素坐标区域，然后提取该区域内的缺陷区域，其对应区域应为不规则区域，进而实现缺陷的分类与量化。缺陷分类结果可以有效地在检测到的图像中提供更多的信息，并且可以用于评估测试样品并提出制造过程的影响因素；缺陷量化结果可以快速地对工业加工生产工艺进行判断，有助于改善工业加工零部件的生产质量。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 训练 方法 工件 表面 缺陷 分类 检测 装置 | ||
【主权项】：
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