[发明专利]基于深度学习的薄膜瑕疵检测方法在审
| 申请号： | 202011099999.1 | 申请日： | 2020-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN112132828A | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 吴浩楠;王慧燕 | 申请（专利权）人： | 浙江工商大学;浙江小芃科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州奥创知识产权代理有限公司 33272 | 代理人： | 王佳健 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的薄膜瑕疵检测方法。该发明包括以下步骤：首先根据yolov5的卷积神经网络结构，在coco数据库上进行训练得到一个预训练网络；然后通过对所述的预训练网络进行微调，在薄膜数据库上学习一个新的网络模型，即目标网络；最后将目标网络模型加载到系统中，将相机采集的实时薄膜数据载入系统中进行检测。本发明主要针对薄膜瑕疵小，难以识别检测出，浅层特征重复利用，对浅层参数与特征金字塔简单相加操作。由于参数量没有增加，只是增加了特征相加操作，在与原模型的检测速度相当情况下，使得对薄膜上的小瑕疵检测精准度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 薄膜 瑕疵 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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