[发明专利]基于深度学习的哑油缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202111215604.4 | 申请日： | 2021-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN116012274A | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 王岩松;和江镇;方志斌;刘福;韩飞 | 申请（专利权）人： | 征图新视（江苏）科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 常州品益专利代理事务所(普通合伙) 32401 | 代理人： | 王涵江 |
| 地址： | 213161 江苏省常州市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的哑油缺陷检测方法，包括简化YOLO模型以及结合OHEM算法；YOLO模型的简化方式为：根据单张产品尺寸设计YOLO算法模型输入数据的张量，延续原YOLO模型使用achors box，最终简化后的模型的输入‑处理‑输出；结合OHEM算法方式为：YOLO模型输出的ROI首先经过ROI pooling层，然后进入ROI network A处理获取所有ROI的loss值；最后hard ROI sampler层根据loss值排序选出hard example，并把这些hard example作为ROI network B的输入。本发明采用深度学习方法实现哑油缺陷的检测，并较传统缺陷检测算法，实现简单，检出效果更佳，通用性更强；采用YOLO+OHEM的新型检测框架，提高深度学习的检测能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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