[发明专利]基于深度残差网络的注塑件表面微缺陷自动快速检测方法在审
| 申请号： | 202110232284.7 | 申请日： | 2021-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN112906302A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 孟雨涵;徐小青;王利群;陆宇峰;谭立 | 申请（专利权）人： | 常州机电职业技术学院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06T7/00;G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 戴风友 |
| 地址： | 213164 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度残差网络的注塑件表面微缺陷自动快速检测方法。步骤如下：S1利用注塑成型仿真软件和注塑成型工业产品两种途径分别收集注塑件表面微缺陷和无缺陷仿真、真实图形；S2对注塑件表面微缺陷和无缺陷仿真、真实图形进行归一化、降噪和裁剪处理；S3构建注塑件表面微缺陷混合数据集；S4设计基于深度学习的深度残差网络注塑件微缺陷识别框架；S5训练基于深度学习的深度残差网络微缺陷识别框架；S6获取基于深度学习的深度残差网络微缺陷识别框架模型；S7检测出微缺陷类别。本发明只需要输入一幅注塑件表面微缺陷图形，可快速识别出微缺陷类别。本发明微缺陷识别速度快，检出率高，具有广泛的实用价值与应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 网络 注塑 表面 缺陷 自动 快速 检测 方法 | ||
【主权项】：
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