[发明专利]基于区域关联神经网络的工业产品表面缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202010921747.6 | 申请日： | 2020-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN112200766A | 公开（公告）日： | 2021-01-08 |
| 发明（设计）人： | 颜成钢;白俊杰;龚镖;孙垚棋;张继勇;张勇东 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01N21/956 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于区域关联神经网络的工业产品表面缺陷检测方法，首先对图像进行预处理，然后构建区域关联神经网络，包括目标检测网络分支和光流预测网络分支：再将训练集中的图像进行随机反转，输入区域关联神经网络中进行特征提取；对目标检测网络分支和光流预测网络分支的特征信息进行融合；最后通过目标检测网络分支进行缺陷预测；本发明方法通过多尺度特征金字塔的方式把提取出的差异性特征信息与目标检测网络分支中特征信息进行融合，增强缺陷区域的特征信息，从而提高网络在缺陷检测中检测精度和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 区域 关联 神经网络 工业产品 表面 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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