[发明专利]一种基于数据驱动的外观缺陷智能判别系统在审
| 申请号： | 201910621361.0 | 申请日： | 2019-07-10 |
| 公开（公告）号： | CN110298839A | 公开（公告）日： | 2019-10-01 |
| 发明（设计）人： | 卢磊 | 申请（专利权）人： | 北京滴普科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京智行阳光知识产权代理事务所(普通合伙) 11738 | 代理人： | 黄锦阳 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 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数据驱动的外观缺陷智能判别系统，包括图像采集模块、数据标记与管理模块、深度学习模型训练模块和缺陷智能判别模块，该发明，操作人员不需要具备对缺陷特征检测算子进行描述也不需要调整参数阈值，只需要做对缺陷图像类别的划分和标注，极大地简化了操作人员的操作难度，降低了对操作人员的专业知识背景的要求，简化了系统的输入依赖项；将判别出的已知缺陷图像传入到数据标记与管理单元，对模型进行更新，可以提高对已知缺陷的检测率；能够判别出未知的缺陷，通过人工复判新增缺陷类别及标记信息，并对基于深度学习的目标检测YOLT模型参数更新，使得系统具备对新的不良缺陷判别具有自我学习的能力。 | ||
| 搜索关键词： | 智能判别系统 缺陷图像 数据标记 数据驱动 外观缺陷 模型参数更新 模型训练模块 图像采集模块 智能判别模块 标记信息 不良缺陷 调整参数 管理单元 管理模块 目标检测 缺陷类别 缺陷特征 专业知识 自我学习 算子 检测率 依赖项 标注 学习 检测 更新 | ||
【主权项】：
1.一种基于数据驱动的外观缺陷智能判别系统，包括图像采集模块、数据标记与管理模块、深度学习模型训练模块和缺陷智能判别模块，其特征在于：所述图像采集模块包括打光单元和摄像单元，所述图像采集模块与数据标记与管理模块通过信号连接，所述数据标记与管理模块包括缺陷标记单元、缺陷数据库和增加分类标记单元，所述数据标记与管理模块通过信号与深度学习模型训练模块连接，所述深度学习模型训练模块包括数据信息读入单元、模型参数训练单元和模型参数输出单元，所述深度学习模型训练模块通过信号与缺陷智能判别模块连接，所述缺陷智能判别模块包括缺陷智能判别单元和缺陷类别输出单元，所述缺陷智能判别模块通过信号与数据标记与管理模块连接。
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北京滴普科技有限公司，未经北京滴普科技有限公司许可，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/201910621361.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
