[发明专利]一种基于半监督学习的主板表面缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202211138259.3 | 申请日： | 2022-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN115526847A | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 李岳阳;鄢宁;罗海驰 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 吕永芳 |
| 地址： | 214122 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于半监督学习的主板表面缺陷检测方法，属于主板表面缺陷检测技术领域。所述方法利用YOLOX目标检测网络对待检测主板的CPU风扇接线进行缺陷检测，并对螺丝进行定位，再使用改进的GANomaly异常检测网络对定位后的螺丝进行二次检测，获得螺丝的最终检测结果；本申请构建了一个从粗到细的级联检测网络，在GANormaly异常检测网络中嵌入SSPCAB模块，从而提出改进的GANomaly异常检测模型，加强了特征提取能力，提高了模型检测准确性。而且本申请基于无监督的异常检测方法，减少对缺陷样本的依赖和提高检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 主板 表面 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于江南大学，未经江南大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202211138259.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
