[发明专利]一种基于深度学习的隐形眼镜边缘缺陷检测方法在审
| 申请号： | 201911402408.0 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111062961A | 公开（公告）日： | 2020-04-24 |
| 发明（设计）人： | 赵友全;乜灵梅;查涛;唐钰喜;张军;张凯;管志强 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T7/13 | 分类号： | G06T7/13;G06T7/00;G06K9/62;G01N21/958 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 吴梦圆 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种隐形眼镜边缘缺陷检测模型、其建立方法和检测方法，该检测模型的建立方法包括获取隐形眼镜边缘缺陷样本图像；对获取的样本图像预处理，得到样本特征图像；对样本特征图像进行缺陷标注，汇总标记的样本特征图像建立训练集；对训练集进行模型训练并进行微调后得到初始缺陷检测模型；检测初始缺陷检测模型，得到初始正确率，当初始正确率小于预设正确率时，调整初始缺陷检测模型后再次检测，当初始正确率大于或等于预设正确率时，即得到最终的所述缺陷检测模型。本发明克服了人工检测主观意识强、效率低、传统图像处理检测繁琐等问题，本发明的模型适用于对隐形眼镜的快速在线检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 隐形眼镜 边缘 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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