[发明专利]一种基于多任务学习的表面缺陷检测方法有效
| 申请号： | 202010412507.3 | 申请日： | 2020-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN111696079B | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 赖剑煌;康丹青;吴凯;朱俊勇 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T5/00;G06V10/774;G06V10/74;G06V10/764;G01N21/88 |
| 代理公司： | 深圳市创富知识产权代理有限公司 44367 | 代理人： | 吴族平 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多任务学习的表面缺陷检测方法，包括：获取具有标注信息的输入图像并将输入图像分为训练集图像和测试集图像；对训练集图像进行剪切，得到缺陷实例并对缺陷实例进行增强，得到增强图像；构建表面缺陷检测网络并将测试集图像和增强图像输入表面缺陷检测网络，得到表面缺陷数据。通过使用本发明，可解决缺陷样本不足问题的同时提高工业缺陷检测的速度和精度。本发明作为一种基于多任务学习的表面缺陷检测方法，可广泛应用于工业视觉缺陷检测领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 学习 表面 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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