[发明专利]一种基于双流CNN模型的太阳能网版缺陷检测办法在审
| 申请号： | 202110621673.9 | 申请日： | 2021-06-03 |
| 公开（公告）号： | CN113362303A | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 雷宇;唐昆;彭琳和;金庆松;龚湘东;张明军;毛聪;胡永乐 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/12;G06T7/70;G06T5/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410114 湖南省长沙市天*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双流CNN深度卷积神经网络模型的太阳能网版缺陷检测方法，通过原始图像采集、图像块分割、高斯滤波处理与训练图像数据集生成、双流CNN模型训练与微调、特征提取与缺陷检测等步骤，实现对太阳能网版缺陷的检测。本发明将双流CNN深度卷积神经网络模型与机器视觉缺陷检测相结合，提高了太阳能网版缺陷检测的准确率与工作效率，降低了缺陷漏检率，从而保证了太阳能网版与电池的生产质量，降低了生产成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双流 cnn 模型 太阳能 缺陷 检测 办法 | ||
【主权项】：
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