[发明专利]一种基于卷积神经网络的片材表面缺陷图像识别处理方法有效
| 申请号： | 202111061921.5 | 申请日： | 2021-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN113505865B | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 钟洪萍;章灵伟;胡美琴 | 申请（专利权）人： | 浙江双元科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 彭剑 |
| 地址： | 310015 浙江省杭州市上城区*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的片材表面缺陷图像识别处理方法，该方法通过收集多种类型的缺陷图像构建可训练数据库来训练一个卷积神经网络模型；再将现场的片材表面成像图像输入已训练的深度学习模型里，获得对当前输入图像的缺陷类型识别结果，并通过像素级梯度加权类激活映射的方式，可获得当前模型对输出结果的可视化解释；最后在获得模型分类结果的前提下，通过对目标缺陷属性的特征值设定限定规则，提升了现有方法的识别精度和适用范围。本发明结合卷积神经网络与图像处理技术，实现了对各类片材表面缺陷快速、准确检测的效果，提高了现有方法的自动化程度和识别精度，且具有较好的可解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 表面 缺陷 图像 识别 处理 方法 | ||
【主权项】：
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