[发明专利]一种基于深度学习的笔记本外观瑕疵检测方法在审
| 申请号： | 202110283196.X | 申请日： | 2021-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN112907561A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 王诚;程坦;刘涛;吕剑 | 申请（专利权）人： | 中科海拓（无锡）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 安徽善安知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 34200 | 代理人： | 陈庭 |
| 地址： | 214000 江苏*** | 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学习的笔记本外观瑕疵检测方法，包括以下步骤：步骤一：对通过工业相机获取的图像进行预处理；步骤二：选取训练样本集，根据训练样本训练得到瑕疵检测器；步骤三：图像预处理：采集待测图像，该待测图像为RGB图像；步骤四：图像特征提取：将待测图像导入卷积网络中，通过卷积层对待测图像进行卷积运算生成特征映射图，采样层用于对卷积运算后生成的特征映射图进行采样；步骤五：上位机载入瑕疵检测模型：特征通过上位机载入的模型对瑕疵类别及位置进行预测；步骤六：判断是否存在瑕疵，若存在则输出类别和位置信息，否则推理结束。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 笔记本 外观 瑕疵 检测 方法 | ||
【主权项】：
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