[发明专利]基于辅助学习网络的竹条缺陷检测方法有效
| 申请号： | 202011118649.5 | 申请日： | 2020-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN112184698B | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 刘文哲;黄炳城;童同;高钦泉 | 申请（专利权）人： | 三明帝视机器人科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/90;G06V10/32;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈明鑫;蔡学俊 |
| 地址： | 365100 福建省三*** | 国省代码： | 福建;35 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于辅助学习网络的竹条缺陷检测方法，包括以下步骤：步骤S1:采集竹条缺陷数据，并通过标定，生成数据集；步骤S2:对数据集进行预处理，并将预处理后的数据集作为训练集；步骤S3：基于训练集训练骨干网络和辅助定位检测网络，进一步得到物体预测矩阵、边框尺寸预测矩阵和边框偏移预测矩阵；步骤S4:根据得到的物体预测矩阵、边框尺寸预测矩阵和边框偏移预测矩阵，分别计算物体预测损失、边框尺寸预测损失、边框偏移预测损失，并进一步计算网络总损失；步骤S5:将待测图像经过预处理后输入训练后的训练骨干网络和辅助定位检测网络，得到检测结果。本发明能够准确的检测出竹条的缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 辅助 学习 网络 竹条 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于三明帝视机器人科技有限公司，未经三明帝视机器人科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202011118649.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
