[发明专利]基于深度学习的覆铜板表面缺陷视觉在线检测方法及装置在审
| 申请号： | 202110481235.7 | 申请日： | 2021-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN113155851A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 刘源;商雨竹;李思梦;吕红强;章敬文 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学;广东英斯派克视觉科技有限公司 |
| 主分类号： | G01N21/89 | 分类号： | G01N21/89;G06T7/00 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 段俊涛 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明一种基于深度学习的覆铜板表面缺陷视觉在线检测方法，通过线阵扫描相机，对传送带上匀速通过的覆铜板逐行连续扫描完成图像采集，得到完整清晰的覆铜板图像；对采集到的覆铜板图像进行缺陷检测，如果检测到缺陷，则将其标记为缺陷覆铜板并报警，同时截取覆铜板中的缺陷图像；对于缺陷图像，采用深度神经网络学习的方法，搭建TensorFlow框架进行缺陷分类，对不同类别的缺陷加以区分并给出针对性的修复方案；将缺陷检测和缺陷分类的结果显示在显示屏上，方便现场工作人员及时查看覆铜板的实时状态，并做后续处理。本发明还提供了相应的装置，可解决目前的覆铜板缺陷分类系统对人工和设备依赖性强、准确率低、用时长的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 铜板 表面 缺陷 视觉 在线 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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