[发明专利]基于深度学习的端子缺陷检测方法及系统在审
| 申请号： | 202010102369.9 | 申请日： | 2020-02-19 |
| 公开（公告）号： | CN111275700A | 公开（公告）日： | 2020-06-12 |
| 发明（设计）人： | 张金波;姚毅 | 申请（专利权）人： | 凌云光技术集团有限责任公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/62;G06K9/62;G01N21/88 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理事务所(普通合伙) 11363 | 代理人： | 逯长明;许伟群 |
| 地址： | 100094 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供的基于深度学习的端子缺陷检测方法及系统中，通过收集缺陷图像样本，利用深度学习模型可输出端子区域内每个像素对应的缺陷类别的概率；当输出的像素的概率大于预设缺陷概率阈值时，像素判定为NG品像素，根据所述NG品像素获取缺陷的一次检出率；当所述一次检出率大于或小于图像的给定不良率时，分别判定为过检或漏检，对过漏、检缺陷样本进行标记，传输到样本库中实现样本库的更新，进行递归训练更新模型，已达到模型检测能力自身优化的效果，同时调整所述预设缺陷概率阈值直至所述一次检出率接近所述给定不良率为止，因此本申请可以根据预设缺陷概率阈值的方式预警过检或漏检，避免了过检或漏检状况。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 端子 缺陷 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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