[发明专利]一种基于卷积神经网络的铜箔基板缺陷检测方法有效
| 申请号： | 201911095396.1 | 申请日： | 2019-11-11 |
| 公开（公告）号： | CN111415325B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 陈杰;郑小青;孔亚广;郑松;王洪成 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 | 代理人： | 尉伟敏 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的铜箔基板缺陷检测方法，包括以下步骤：数据集收集与标记；对数据集的图像进行数据扩展；构造一个快速准确的卷积神经网络模型；将数据集样本图片输入到上述卷积神经网络模型中进行迭代训练，获得最佳检测模型；将待检测铜箔基板图像输入到上述检测模型中进行图像类别的识别并实现在线的自动检测。上述方法通过将数据集样本输入构建的卷积神经网络模型迭代训练，从而获得深度学习检测模型，对铜箔基板缺陷产品实现在线检测，克服人工设计缺陷特征的缺点，提高了生产效率，从而快速准确进行分类检测，具有很强的适应性和鲁棒性，保证了铜箔基板产品的品质。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 铜箔 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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