[发明专利]基于深度学习的小五金件缺陷检测方法、系统及设备在审
| 申请号： | 202110989297.9 | 申请日： | 2021-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN113888461A | 公开（公告）日： | 2022-01-04 |
| 发明（设计）人： | 叶林;张时;周盛龙;杨建波;兰彩霞;张华;李东辉;李如东;常梦星;陈志才;王宏伟;蒋成文 | 申请（专利权）人： | 华能大理风力发电有限公司;华能新能源股份有限公司;北京中拓新源科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/194;G06T3/00;G06T5/30;G06N3/04;G06N3/08;G01N21/88 |
| 代理公司： | 成都睿道专利代理事务所(普通合伙) 51217 | 代理人： | 周自维 |
| 地址： | 671000 云南省大理白族自治*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明提供了基于深度学习的小五金件缺陷检测方法，步骤如下：选取小五金件的样本图像，进行预处理构建CIFAR‑100样本集，基于样本卷积神经网络得到缺陷识别模型；对小五金件进行图像采集并灰度化处理得到灰度图，对灰度图进行图像分割，获得目标运动前景；基于九宫格算法对目标运动前景图像进行计算，将得到的待检测小五金件图像分割为若干个超像素块，计算每个超像素块的显著性值，再通过多尺度超像素块显著性的融合得到显著性图；为显著性图构建一个最小外接正方形，对其进行归一化处理调整大小，输入缺陷识别模型，确定待检测小五金件图像中的缺陷。本发明适用于多种小目标五金件及其他零件，操作较为简单，同时也提高了检测效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 五金件 缺陷 检测 方法 系统 设备 | ||
【主权项】：
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