[发明专利]表面缺陷检测模型训练方法、表面缺陷检测方法及系统有效
| 申请号： | 202110548337.6 | 申请日： | 2021-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN113222950B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 高红超;卢盛林 | 申请（专利权）人： | 广东奥普特科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 张建 |
| 地址： | 523000 广东省东莞*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种表面缺陷检测模型训练方法、表面缺陷检测方法及系统，其中表面缺陷检测模型训练方法包括：获取产品的正常图片和与产品无关的外部图片；将所述正常图片和所述外部图片输入到基于深度神经网络的表面缺陷检测模型中，对基于深度神经网络的表面缺陷检测模型进行训练，得到表面缺陷检测模型。本发明无需采集带有缺陷的产品图片，仅需采集产品的正常图片和与产品无关的外部图片就能训练得到表面缺陷检测模型，解决了现有技术中带有缺陷的产品图片采集困难、集采成本高以及缺陷与否阈值难以确定等问题，模型的可靠性较高，适于大范围推广应用。 | ||
| 搜索关键词： | 表面 缺陷 检测 模型 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
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