[发明专利]基于改进的卷积神经网络的车身焊接缺陷实际检测方法在审
| 申请号： | 202110765600.7 | 申请日： | 2021-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN113421252A | 公开（公告）日： | 2021-09-21 |
| 发明（设计）人： | 陆晓佳;王毅 | 申请（专利权）人： | 南京思飞捷软件科技有限公司;智飞捷物联科技（南京）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 蒋昱 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市麒麟高新技术产*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 基于改进的卷积神经网络的车身焊接缺陷实际检测方法。该方法包括以下步骤：步骤1，焊接图像采集：利用高清相机采集存有焊接缺陷的车身焊接图像；步骤2，训练样本制作：利用YOLO v3模型提取车身存在缺陷的焊接区域，并对各焊接缺陷进行分类并制作相应的标签；步骤3，模型离线训练：利用步骤2所得的训练样本对改进的卷积神经网络进行训练，直至网络模型收敛；步骤4，模型在线检测：将步骤1~步骤3训练得到的改进的卷积神经网络安装于上位机中，实时对采集上传的车身图像进行焊接缺陷的检测。本发明所述方法可以准确有效的对车身中存在的焊接缺陷进行检测，保证出厂车身的质量，具有良好的实际应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 卷积 神经网络 车身 焊接 缺陷 实际 检测 方法 | ||
【主权项】：
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