[发明专利]一种基于深度学习的汽车零部件缺陷检测方法及系统在审
| 申请号： | 202311142490.4 | 申请日： | 2023-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN116883763A | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 吴治国;赵如意;彭志 | 申请（专利权）人： | 宁德市天铭新能源汽车配件有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06T7/00;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京博识智信专利代理事务所(普通合伙) 16067 | 代理人： | 孙炎 |
| 地址： | 355001 福建省宁德市福*** | 国省代码： | 福建;35 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的汽车零部件缺陷检测方法及系统，方法包括数据获取、数据预处理、汽车零部件类型识别、汽车零部件位置定位、汽车零部件缺陷分类和汽车零部件缺陷检测。本发明涉及汽车零部件缺陷检测技术领域，具体是指一种基于深度学习的汽车零部件缺陷检测方法及系统，本发明采用基于区域候选网络的卷积神经网络的方法进行汽车零部件类型识别，提高了系统的自动化程度和整体准确率；采用门控单元结合循环神经网络的方法进行汽车零部件位置定位，提高了系统的整体可用性；采用深度神经网络结合对抗训练优化模型的方法进行汽车零部件缺陷分类，将汽车零部件缺陷分为三种类别，提升了系统整体的检测分类有效性和检测的深度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 汽车零部件 缺陷 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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