[发明专利]一种基于深度学习的烟支外观缺陷检测方法有效
| 申请号： | 202010018188.8 | 申请日： | 2020-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN111260609B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 王岩松;方志斌;和江镇;杨清鉴;石海军 | 申请（专利权）人： | 征图新视（江苏）科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 常州品益专利代理事务所(普通合伙) 32401 | 代理人： | 乔楠 |
| 地址： | 213161 江苏省常州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的烟支外观缺陷检测方法，包括如下步骤：S通过相机组件采集烟支的正面图像和反面图像；将采集到的图像进行直方图均衡化处理；对处理后的图像进行中值滤波处理；将处理后的图像按比例裁剪，建立基于图像金字塔的灰度模板，根据图像位置和方向进行校正图像位置；将校正后的上图像和下图像合并成为一张图像；将处理后的图像裁剪为三个图像；分别在烟嘴段图像、LOGO段图像和烟身段图像的背景区域生成掩模，并分别将无掩模区域作为感兴趣区域1‑3；利用感兴趣区域样本集建立模型数据集：通过模型数据集建立并优化深度学习算法模型，利用深度学习模型对烟支图像进行缺陷检测。本发明使用的深度学习模型能对缺陷准确分类，可为生产商提供信息排除机械故障和改进生产方案。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 外观 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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