[发明专利]一种基于深度学习的金属板材表面缺陷检测方法有效
| 申请号： | 202210282739.0 | 申请日： | 2022-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN114638807B | 公开（公告）日： | 2023-10-20 |
| 发明（设计）人： | 王峰;丁发展 | 申请（专利权）人： | 无锡雪浪数制科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/90;G06T5/50;G06T5/00;G06T3/40;G06T3/00;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 无锡华源专利商标事务所(普通合伙) 32228 | 代理人： | 过顾佳 |
| 地址： | 214000 江苏省无锡市经*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的金属板材表面缺陷检测方法，涉及表面缺陷检测技术领域，该方法包括：在多个金属板材经过第一或第二处理工序后的预定时间时，获取每个金属板材的照片并进行板材目标检测，输出去除背景后的原始尺寸的板材区域图合集；对原始尺寸的板材区域图合集进行表面颜色识别，若颜色合格，则对原始尺寸的板材区域图合集进行板材水膜检测；否则重新执行第一或第二处理工序；若检测出板材表面附着的水膜破裂，则说明板材表面的洁净度和平整度不合格，重新执行第一或第二处理工序。该方法实现了板材表面缺陷的自动化检测，确保每个工序下板材表面的颜色、洁净度及平整度符合行业要求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 金属 板材 表面 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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