[发明专利]一种基于深度学习的钢板表面缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202010306870.7 | 申请日： | 2020-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN111524114A | 公开（公告）日： | 2020-08-11 |
| 发明（设计）人： | 董静薇;王欣 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/08;G06K9/46 |
| 代理公司： | 哈尔滨龙科专利代理有限公司 23206 | 代理人： | 高媛 |
| 地址： | 150000 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的钢板表面缺陷检测方法，属于钢板检测技术领域。获取钢板样本的原始图像，确定原始图像的关键区域，通过基于深度学习的图像识别模块对S2的图像进行识别处理，根据计数模块对S3的输出结果进行统计处理，若S4结果为良品，则所述钢板样品则为良品，反之，则重复S1至S4对疑似缺陷品复查。本发明基于深度学习对钢板表面缺陷进行自动检测，大幅度提升了钢板表面多类型缺陷检测的准确性及精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 钢板 表面 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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