[发明专利]基于深度学习的轻量化纹理表面缺陷检测方法和系统在审
| 申请号： | 202310591633.3 | 申请日： | 2023-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN116777842A | 公开（公告）日： | 2023-09-19 |
| 发明（设计）人： | 金一;鲁浩然;王旭;王涛;李浥东 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/73;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 刘源 |
| 地址： | 100044 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供基于深度学习的轻量化纹理表面缺陷检测方法和系统，方法分为训练和测试阶段。训练阶段基于输入训练集的纹理表面图像，并将其通过层层卷积前向传播得到缺陷特征的预测框，得到缺陷特征的预测框，接着计算缺陷特征的预测框和目标图像真实框之间的损失，利用损失进行反向传播，更新模型权重，重复这个过程直到达到设定的迭代轮数epoch。之后是测试阶段，加载测试集的数据，通过训练好的模型输出缺陷图像的类别和定位，并进行评估指标计算，根据指标进行模型性能的判定，如果不能满足预期要求，则重新回到训练环节，进行进一步的调整训练，如果已经达到预期的性能，则保存模型权重，完成整个技术发明的流程，得到最终的解决方案。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 量化 纹理 表面 缺陷 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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