[发明专利]基于深度学习的光纤插芯缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202010658394.5 | 申请日： | 2020-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN111833324A | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 陈柳兵;倪军;陈琦 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/136;G06T7/181;G06K9/62;G06N3/04;G01N21/88 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310018 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的光纤插芯表面缺陷检测方法，本方法创新点在于将深度学习缺陷检测算法和传统缺陷检测算法联合使用，实现严格度可控的缺陷检测方法，增加通用性，通过使用CNN卷积神经网络对检测出的光纤插芯表面缺陷进行分类，在通过传统的特征检测缺陷识别，例如，划痕长度，缺损大小，中心圆孔的完整度等，再次判断被检测样品是否合格，通过调整特征检测算法的判断条件来达到控制识别阈值的目的，以此满足不同企业产品生产的不同标准，本方法具有，计算效率高，鲁棒性强，精确度高，阈值可调，适用范围广等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 光纤 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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