[发明专利]基于深度学习的玻璃缺陷分类与检测方法及系统有效
| 申请号： | 202310014334.3 | 申请日： | 2023-01-05 |
| 公开（公告）号： | CN115965816B | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 邱晓荣;史荧中 | 申请（专利权）人： | 无锡职业技术学院 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/778;G06V10/82;G06V10/20;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 无锡承果知识产权代理有限公司 32373 | 代理人： | 肖昂 |
| 地址： | 214000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于深度学习的玻璃缺陷分类与检测方法及系统，涉及玻璃缺陷识别的技术领域。该方法包括：获取待分类、待检测的玻璃原始图像；对所述待分类、待检测的玻璃原始图像进行预处理操作；基于VGG‑16网络并修改网络最后的全连接层，使VGG‑16网络能够识别预处理后的玻璃原始图像包含的缺陷数目和缺陷种类；基于训练后的玻璃缺陷分类网络，进一步训练玻璃缺陷检测网络；通过所述玻璃缺陷检测网络检测玻璃缺陷所在的具体位置与类别，输出检测结果；通过VGG‑16网络分段微调策略充分保留了已预训练完成的参数，同时也能针对不同的玻璃缺陷检测目的做更充分训练，从而提高深度学习网络对玻璃缺陷检测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 玻璃 缺陷 分类 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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