[发明专利]基于视觉的无缺陷样本深度学习网络训练方法在审
| 申请号： | 201911085284.8 | 申请日： | 2019-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN110852373A | 公开（公告）日： | 2020-02-28 |
| 发明（设计）人： | 许琦;何志权;何志海 | 申请（专利权）人： | 深圳市深视创新科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08;G06T7/00 |
| 代理公司： | 深圳市中智立信知识产权代理有限公司 44427 | 代理人： | 丁丽琴 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于视觉的无缺陷样本深度学习网络训练方法，包括：将产品的原始数据及以往缺陷库中的缺陷进行融合，从而得到产品缺陷数据；构建深度学习网络；把训练数据放入所述网络中训练，网络输出端则是相应无缺陷的产品，训练模型，以学习到具有过滤缺陷能力的网络模型；通过对网络模型的输入端和输出端做一个简单的差值得到结果图；对结果图设置一定的阈值即可得到产品是否有缺陷、以及对应的缺陷位置和大小信息。本发明避免了收集标记数据的时间和人力导致的生产效率降低问题，进一步地与深度学习算法相结合，可以自动过滤缺陷，从而利用输入端与输出端的差值确定出缺陷信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 视觉 缺陷 样本 深度 学习 网络 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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