[发明专利]一种基于深度学习的锻件缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202110659509.7 | 申请日： | 2021-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN113393439A | 公开（公告）日： | 2021-09-14 |
| 发明（设计）人： | 余永维;杜柳青;邹远兵;瞿兵 | 申请（专利权）人： | 重庆理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/80;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆企进专利代理事务所(普通合伙) 50251 | 代理人： | 周辉 |
| 地址： | 400054 重庆市*** | 国省代码： | 重庆;50 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的锻件缺陷检测方法，先建立用于检测锻件缺陷的YOLOv4算法模型，再对YOLOv4算法模型进行训练，然后采用训练后的YOLOv4算法模型对待检测锻件的照片进行缺陷检测；其特征在于，在YOLOv4算法模型的特征提取网络中的残差连接后插入CBAM注意力模块，对特征进行筛选。本发明具有能够鲁棒性较好，能够高效、准确进行缺陷检测等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 锻件 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于重庆理工大学，未经重庆理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110659509.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
