[发明专利]基于AI深度学习技术的玻璃容器质量检测方法在审
| 申请号： | 202310569793.8 | 申请日： | 2023-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN116563260A | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 郝福龙;郭蔚然;王铮;王亚鹏;申磊;赵慧阳 | 申请（专利权）人： | 北京大恒图像视觉有限公司;潍坊天恒检测科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06V10/762;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/22;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/09 |
| 代理公司： | 北京律谱知识产权代理有限公司 11457 | 代理人： | 杨娟 |
| 地址： | 100193 北京市海淀区东北旺*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像识别和深度学习技术领域，提供了一种基于AI深度学习技术的玻璃容器质量检测方法，包括步骤1，将具有缺陷标签的玻璃容器图像数据作为训练集输入深度学习模型进行训练；步骤2，对训练集进行预处理和归一化；步骤3，对训练集进行特征提取；步骤4，通过特征和训练集生成损失函数，使深度学习模型收敛；步骤5，将待检测玻璃容器图像数据输入训练后的深度学习模型；步骤6，通过深度学习模型对待检测玻璃容器图像数据进行缺陷预测，生成回归框和缺陷类型；步骤7，对回归框对应缺陷进行二次特征提取，进一步判断缺陷类型。本发明通过对玻璃容器复杂背景区域的训练，可以解决传统算法无法检测的缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 ai 深度 学习 技术 玻璃 容器 质量 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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