[发明专利]一种深度学习汽车部件表面缺陷检测系统及方法在审
| 申请号： | 202210480015.7 | 申请日： | 2022-05-05 |
| 公开（公告）号： | CN114769159A | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 黄霞;赵林峰 | 申请（专利权）人： | 江苏功业互联科技有限公司 |
| 主分类号： | B07C5/34 | 分类号： | B07C5/34;B07C5/342;B07C5/36;G06N20/00;G06T7/00;G06T7/73;G06V20/10 |
| 代理公司： | 南通云创慧泉专利代理事务所(普通合伙) 32585 | 代理人： | 邵永永 |
| 地址： | 226000 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度学习汽车部件表面缺陷检测系统及方法，属于汽车部件检测领域，包括控制模块、图像预处理模块、图像识别模块和三维立体识别模块，图像识别模块由侯检区域识别和全方位缺陷识别组成，图像预处理模块包括图像特征提取模块与图像特征识别摄像模块。本发明基于深度模型的车辆汽车部件检测策略，保留了汽车部件检测的可靠性，利用图像识别和三维立体识别两种方式的同时使用，有效的提高了系统的有效性和可靠性，保证对汽车部件表面缺陷的有效检测，确保检测效果，相比现有的检测系统与方法能显著的提高检测结果的可靠性，并能显著的提高检测效率，利用汽车部件的原始数据能确保检测结果更加精准。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 汽车部件 表面 缺陷 检测 系统 方法 | ||
【主权项】：
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