[发明专利]一种基于深度学习的玻璃缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202110830971.9 | 申请日： | 2021-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN113658108A | 公开（公告）日： | 2021-11-16 |
| 发明（设计）人： | 刘贵松;解修蕊;黄海莹;叶东升;高强;罗珺方 | 申请（专利权）人： | 西南财经大学;电子科技大学中山学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/13;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 朱丹 |
| 地址： | 611130 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的玻璃缺陷检测方法，本发明属于人工智能技术领域，具体的是涉及深度学习的图像识别技术。本发明包括定义了对普通的高拍摄像头所拍摄的原始玻璃图片的预处理；基于生成式对抗网络中的pix2pix网络对预处理后的玻璃图片进行玻璃边缘的提取；基于局部和全局融合特征的玻璃缺陷多尺度分类器对所提取到的玻璃边缘图片进行缺陷检测，输出为玻璃有无缺陷的分类结果。本发明在玻璃缺陷检测的效率上明显优于传统的人工肉眼分辨方式，一定程度上减少了玻璃制造过程中的人工开销，并且保证了玻璃缺陷检测模型的较高的检测率和较低的误检率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 玻璃 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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