[发明专利]一种基于区域的卷积神经网络物体表面缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202010247683.6 | 申请日： | 2020-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN111461120A | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 李雪;李锐;金长新 | 申请（专利权）人： | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06T7/00 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 阚恭勇 |
| 地址： | 250100 山东省济南市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于区域的卷积神经网络物体表面缺陷检测方法，涉及检测技术领域，通过标记的样本进行训练，使模型具备初步的检测能力，然后利用模型对剩余未标记样本进行检测，得到检测后标记的图像数据，筛选结果文件中的数据用于扩充训练集，并手工标记其中检测错误的图像数据，用于再次训练，循环该过程，直到得到足够的标记数据集。有效提了高检测效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 区域 卷积 神经网络 物体 表面 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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