[发明专利]一种基于深度学习的工件表面缺陷检测和分割方法在审
| 申请号： | 202110455912.8 | 申请日： | 2021-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN113362277A | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 杨明伦;吴佳田;王胤睿 | 申请（专利权）人： | 辛米尔视觉科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海宏京知识产权代理事务所(普通合伙) 31297 | 代理人： | 李倩倩 |
| 地址： | 200245 上海市闵行*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的工件表面缺陷检测和分割方法，步骤一，采集待检测工件的图像信息；步骤二，构建分割网络，将采集的图像信息作为分割网络的输入；通过所述分割网络对工件表面缺陷进行像素定位，并以逐像素损失训练该分割网络，将每个像素视为一个单独的训练样本；步骤三，执行二进制图像分类，并在分割网络上构建附加网络，步骤四，完成卷积后，决策网络执行全局最大池化和全局平均池化，产生若干输出神经元；步骤五，对分割网络输出图进行全局最大池化和全局平均池化；充分利用了深度学习的潜力，能够实现更高进度的检测，并对分割和决策网络的架构进行了优化，增加感受野的大小并提高网络捕获小细节的能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 工件 表面 缺陷 检测 分割 方法 | ||
【主权项】：
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