[发明专利]一种基于深度学习的工件表面缺陷检测方法及系统在审
| 申请号： | 202210587862.3 | 申请日： | 2022-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN114881998A | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 韩小平;王立华;闫云昊;窦永旺;赫金娜;杨朋达 | 申请（专利权）人： | 秦皇岛威卡威佛吉亚汽车内饰件有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 066004 河北省*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的工件表面缺陷检测方法及系统，该方法包括获取产品包括的各个缺陷类型的样本图片生成训练样本集，所述缺陷类型至少包括划伤、蹭伤、磨伤、磕碰、凹坑、白点、水印。该方法缺陷目标检测使用基于图像的深度学习算法对客户的产品进行缺陷检测，目标检测算法聚焦于缺陷本身，其形态学轮廓和特征在二维图像上具有一定规律和范围，可以建立一个关于铝板每个缺陷的样本分布数据集，通过神经网络算法研究这些样本集在二维图像上的特征分布，可以建立起一个数学模型，模型的输入为一张客户现场采集的产品图像，通过模型计算可以输出该图像中可能是缺陷的点的坐标，通过对结果的筛选就可以判断出这个产品是否有缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 工件 表面 缺陷 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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