[发明专利]用于钢板表面缺陷检测的CNN模型训练方法和装置在审
| 申请号： | 202010810100.6 | 申请日： | 2020-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN112016675A | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | 顾佳晨;高雷;刘路璐;任立辉;蔡红蕾;向江波;樊登旺 | 申请（专利权）人： | 北京首钢自动化信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京华沛德权律师事务所 11302 | 代理人： | 马苗苗 |
| 地址： | 100041*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及钢板表面缺陷检测技术领域，具体涉及一种用于钢板表面缺陷检测的CNN模型训练方法和装置。该方法包括：构建初始卷积神经网络模型；构建第一训练集；获取目标卷积神经网络模型；构建第一检测集；获取第一检测集的缺陷类别检测结果；构建第二训练集；获取辅助卷积神经网络模型；构建第二检测集；获取第二检测集的第一缺陷类别检测结果；获取第二检测集的第二缺陷类别检测结果；获取缺陷类别检测结果相同的表面缺陷图片；更新第一训练集，并利用更新后的第一训练集重新训练目标卷积神经网络模型，并重新构建第二检测集。本发明保证了训练集更新内容的准确度，整个过程全部实现计算机检测，提高了模型的迭代效率和识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 钢板 表面 缺陷 检测 cnn 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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