[发明专利]深度学习在产品外观瑕疵检测中的应用在审
| 申请号： | 202010181021.3 | 申请日： | 2020-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN111340798A | 公开（公告）日： | 2020-06-26 |
| 发明（设计）人： | 董海波 | 申请（专利权）人： | 浙江一木智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G01N21/88;G01N21/956;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/11 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 315000 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了深度学习在产品外观瑕疵检测中的应用，涉及瑕疵检测技术领域；为了解决检测系统准确性和实时性的问题；具体包括硬件平台、软件检测平台、数据标注模块、图像分区模块、数据增强模块、网络训练模块、并行检测模块和瑕疵分割模块，硬件平台包括精密载物控制平台和图像采集平台。本发明在检测的技术上实现分割，不仅可以获取瑕疵的类型与位置，还可以获取其具体形状，使用数据增强的操作，大大降低数据集制作所需的成本，采取深度学习的并行检测，既保证了检测精度，又提高了检测速度，取代人工目检，提高工作效率，避免人工目检所带来的人力资源的浪费，能够自动快速地检测出缺陷，并标记出缺陷的位置和类型。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 产品 外观 瑕疵 检测 中的 应用 | ||
【主权项】：
暂无信息
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