[发明专利]一种基于可变形卷积的产品表面缺陷检测模型和检测方法在审
| 申请号： | 202010552242.7 | 申请日： | 2020-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN111739001A | 公开（公告）日： | 2020-10-02 |
| 发明（设计）人： | 张洁;寇恩溥;汪俊亮;杨振良;徐楚桥 | 申请（专利权）人： | 东华大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人： | 徐俊 |
| 地址： | 201600 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明采用深度学习技术设计了一种基于可变形卷积的产品表面缺陷检测模型和检测方法，本发明首先设计了基于可变形卷积神经网络的模型结构与参数，模型输出结果采用one‑hot编码方式将混合缺陷模式识别分解为单种类缺陷识别，采用基于深度学习进行网络模型训练，采用one‑hot编码方法对混合缺陷模式的数据进行标注，随后进行对混合缺陷模式产品图像数据进行检测。本发明能够较好地满足检测任务，且高效准确，提高了产品混合缺陷模式下的检测精准度，降低了误检率与漏检率，具有很高的应用价值和经济效益，通过实际验证证明了此方法能够较好地应用到实际产品表面缺陷检测任务中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 变形 卷积 产品 表面 缺陷 检测 模型 方法 | ||
【主权项】：
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