[发明专利]一种基于深度学习的缺陷检测方法、装置和存储介质在审
| 申请号： | 202310110150.7 | 申请日： | 2023-02-14 |
| 公开（公告）号： | CN116309343A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 李阳;居佳敬;夏敬涛;郭建业;黄敏;闫腾飞;王宗贤;吉祥;蔡大帅;姚森;姚继阳;汪光亚;周韦利 | 申请（专利权）人： | 苏州辰瓴光学有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥权合知识产权代理事务所(普通合伙) 34266 | 代理人： | 孙营营 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州市自由贸易*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的缺陷检测方法、装置和存储介质，具体步骤如下：步骤一：收集带有缺陷信息的产品图像并按照缺陷类型分类；步骤二：对缺陷图像进行标注、生成带有缺陷信息的标签文件；步骤三：将标签文件与训练图像导入深度学习神经网络模型，训练得到模型文件；步骤四：加载模型文件并在线传输产品图像，即可准确识别产品的各种缺陷。本发明适用于缺陷检测，解决了现有技术中人工检测的准确率和效率均比较低的问题，达到了可以根据获取到的产品图片自动检测，进而提高检测准确率和效率的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 缺陷 检测 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
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