[发明专利]一种基于深度学习的银质丝材表面瑕疵识别方法有效
| 申请号： | 202010736316.2 | 申请日： | 2020-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN111862064B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 闫坤;李慧慧;张李轩;陈德富;傅琪;刘威;李执 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/187;G06N3/04;G06N3/08;G01N21/88 |
| 代理公司： | 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112 | 代理人： | 杨雪梅 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的银质丝材表面瑕疵识别方法，包括如下步骤：S1：应用图像采集模块，采集若干待检测的银质丝材原图像，得到原始图像的样本集；S2：应用图像预处理模块，对步骤S1得到的样本集进行分割，得到待检目标区域，作为统计特征预检测模块的输入；S3：基于统计特征的瑕疵预检测模块，对步骤S2得到的待检目标区域进行统计特征提取，并据此进行预检测；S4：基于卷积神经网络的瑕疵检测模块，对步骤S3的预检测模块判别的瑕疵品进行二次检测，判断具体瑕疵的类别。本发明识别方法减轻银质丝材生产过程中瑕疵检测方面的人力成本，提升瑕疵识别准确率，保证银质丝材的生产质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 银质 表面 瑕疵 识别 方法 | ||
【主权项】：
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