[发明专利]基于深度学习的工业制品缺陷质检方法、装置及存储介质有效
| 申请号： | 202110971349.X | 申请日： | 2021-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN113643268B | 公开（公告）日： | 2023-05-12 |
| 发明（设计）人： | 魏骁勇;田昊;张栩禄;杨震群 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/764;G06T3/40;G06V10/82;G06V10/54;G06N3/0464;G06N3/045 |
| 代理公司： | 成都正煜知识产权代理事务所(普通合伙) 51312 | 代理人： | 徐金琼 |
| 地址： | 610065 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习的工业制品缺陷质检方法、装置及存储介质，解决缺陷检测中缺陷部分与无缺陷部分因纹理、颜色相似而难以正确判断的问题。本发明包括神经网络模型预训练；已质检出为无缺陷或有缺陷的制品的图像收集；确定神经网络模型对应的损失函数并训练神经网络模型；利用神经网络模型得到图像的深度特征和缺陷预测结果；通过深度特征与缺陷预测结果进行分类决策；可视化样本缺陷部分并给出决策结果。本发明用于工业制品缺陷质检。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 工业制品 缺陷 质检 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
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