[发明专利]一种基于卷积神经网络的不均衡缺陷样本的检测方法有效
| 申请号： | 202010939183.9 | 申请日： | 2020-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN111932639B | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | 秦应化;张冰峰;何进;肖继民 | 申请（专利权）人： | 苏州鼎纳自动化技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/90 | 分类号： | G06T7/90;G06T7/00;G06T5/50;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 苏州翔远专利代理事务所(普通合伙) 32251 | 代理人： | 陆金星 |
| 地址： | 215024 江苏省苏州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的不均衡缺陷样本的检测方法，包括如下步骤：（1）收集前期数据：收集两种类型的数据，一种是产品原始的缺陷数据，并制作训练集原始图像；第二种是生产环境中生产出的没有缺陷的数据，称为无缺陷数据，形成无缺陷图像；（2）制作原始缺陷数据的标签图像；（3）深度神经网络训练：（4）缺陷推理：对于实际生产环境中的一张新的图像，随机抽取多张无缺陷图像，每一张无缺陷图像与新的图像级联形成6通道输入，送入网络得到输出，投票得出最后的缺陷像素。本发明通过收集缺陷数据和无缺陷数据，即加入大量的无缺陷样本形成新的数据输入，从而提升了检测性能，可以处理一些新类型的缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 均衡 缺陷 样本 检测 方法 | ||
【主权项】：
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