[发明专利]基于深度学习提升密集目标性能的垫片检测方法及装置在审
| 申请号： | 202110732858.7 | 申请日： | 2021-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN113487551A | 公开（公告）日： | 2021-10-08 |
| 发明（设计）人： | 黄坤山;李霁峰 | 申请（专利权）人： | 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 佛山市君创知识产权代理事务所(普通合伙) 44675 | 代理人： | 杜鹏飞 |
| 地址： | 528231 广东省佛*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习提升密集目标性能的垫片检测方法，包括以下步骤：采集检测流水线上的垫片图像并进行预处理，将预处理后的垫片图像送入到训练好的垫片检测模型中进行检测，得到垫片的检测与定位结果；所述的垫片检测模型包括深度特征提取网络Backbone、特征金字塔网络Neck以及检测网络Head；对采集好的垫片图片数据进行整理，清洗与标注，最后制作成训练集和测试集；根据厂家对垫片检测的要求，定义好垫片的类型与标记，然后使用制作好的训练集对模型进行多次训练和泛化测试，直到训练到性能符合要求的垫片检测模型。本发明比普通视觉检测算法在密集目标的检测上获得更好的性能，实现了对垫片的高速度、高精度和非接触的检测与定位。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 提升 密集 目标 性能 垫片 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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