[发明专利]一种基于双深度学习模型的视觉缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202110417743.9 | 申请日： | 2021-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN112819829A | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 和江镇;王岩松;都卫东;方志斌;龙仕玉;王进 | 申请（专利权）人： | 征图新视（江苏）科技股份有限公司;征图智能科技（江苏）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 常州品益专利代理事务所(普通合伙) 32401 | 代理人： | 王涵江 |
| 地址： | 213161 江苏省常*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于双深度学习模型的视觉缺陷检测方法，所述视觉缺陷检测方法具有步骤（J1）：将所需的检测图像截取成若干个预设尺寸的输入图像；还包括步骤（J2）：使用第一深度学习模型对步骤（J1）中截取的输入图像进行检测，从步骤（J1）中截取的所有的输入图像中筛选出缺陷图像；步骤（J3）：使用第二深度学习模型对步骤（J2）中筛选出来的缺陷图像进行缺陷品种的分类；所述第一深度学习模型的层数少于第二深度学习模型的层数。本发明通过两个深度学习模型组合使用，既利用了深度学习的优势，又解决了深度学习耗时长的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 模型 视觉 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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