[发明专利]一种基于多尺度卷积神经网络的手机表面缺陷精准识别方法在审
| 申请号： | 202111252569.3 | 申请日： | 2021-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN114092410A | 公开（公告）日： | 2022-02-25 |
| 发明（设计）人： | 韩红桂;甄晓玲;杜永萍;李方昱 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/13;G01N21/88;G06V10/82;G06N3/04;G06V10/764 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于多尺度卷积神经网络的手机表面缺陷精准识别方法，针对废旧手机回收过程中表面缺陷难以精准识别的问题。本发明利用灰度化和索贝尔算子对数据集进行预处理得到清晰的图像数据，构造了一种基于多尺度卷积神经网络的手机表面缺陷精准识别方法实现对表面缺陷的快速准确识别。本发明对不同场景下的手机表面缺陷识别均保持较好的快速性和准确性，能够提高废旧手机回收的效率和回收企业经济效益。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 卷积 神经网络 手机 表面 缺陷 精准 识别 方法 | ||
【主权项】：
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