[发明专利]一种基于深度学习的金属闷盖表面缺陷的检测方法在审
| 申请号： | 202010693405.3 | 申请日： | 2020-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN111932503A | 公开（公告）日： | 2020-11-13 |
| 发明（设计）人： | 朱登明;王素琴;石敏;任琪 | 申请（专利权）人： | 太仓中科信息技术研究院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/13;G06T7/62;G06T7/73;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州见山知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32421 | 代理人： | 袁丽花 |
| 地址： | 215400 江苏省苏州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于深度学习的金属闷盖表面缺陷的检测方法。该检测方法包括分析金属闷盖的正常表面和金属闷盖的缺陷表面，并确定所需检测的金属闷盖表面的缺陷类型和缺陷特征；采用相机采集所需检测的金属闷盖表面的图像，并对所述图像处理获得图像数据集；根据所述图像数据集构建金属闷盖表面缺陷的检测模型，采用改进的深度卷积网络提取所述图像的不同层次的特征，基于所述特征学习获得缺陷类型及范围检测模型，所述缺陷类型及范围检测模型可以检测出表面缺陷在图像中的位置。该检测方法能够具有高检测速度和精度且适用一些特定生产场所。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 金属 表面 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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