[发明专利]一种基于双重神经网络的产品表面缺陷检测方法及系统在审
| 申请号： | 202111386718.5 | 申请日： | 2021-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN114092441A | 公开（公告）日： | 2022-02-25 |
| 发明（设计）人： | 杨玮林;董越;许德智;潘庭龙;张永巍 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/73;G06T7/593;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 朱振德 |
| 地址： | 214122 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双重神经网络的产品表面缺陷检测方法，包括以下步骤：S1：收集带有缺陷的样本图像；S2：对样本图像进行处理，形成数据集；S3：采用数据集分别训练提前搭建好的第一神经网络和第二神经网络，得到对应的第一缺陷预测模型和第二缺陷预测模型；S4：利用CCD探测阵列实时采集待测图像；S5：将待测图像进行预处理后依次输入第一缺陷预测模型和第二缺陷预测模型，得到图像上缺陷的类型、尺寸及位置。本发明解决模型训练所需数据量较大，漏检率高、误检率高、效率低等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双重 神经网络 产品 表面 缺陷 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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