[发明专利]一种基于深度学习的涂胶检测系统和方法有效
| 申请号： | 201911292122.1 | 申请日： | 2019-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN111192237B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 唐朝伟;温浩田;阮帅;黄宝进;冯鑫鑫;刘洪宾;汤东 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆市前沿专利事务所(普通合伙) 50211 | 代理人： | 郭云 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的涂胶检测系统和方法，包括以下步骤:构建初始的深度残差网络模型：所述深度残差网络模型为五层结构，包括输入层，卷积层，残差层，全连接层以及联合损失函数层；将训练样本输入到深度残差网络模型中进行训练，从而得到涂胶检测模型；获取原始涂胶图像，并进行预处理得到待检测的涂胶图像；将待检测的涂胶图像输入涂胶检测模型，获取涂胶图像检测的得分，根据得分判断待检测的涂胶图像是否合格。本发明通过构建深度残差网络模型对涂胶车间中车窗的涂胶进行自动检测，能快速准确地判断涂胶的质量，并实时上传检测结果，方便进行及时的处理，提高了涂胶车间的自动化程度和生产效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 涂胶 检测 系统 方法 | ||
【主权项】：
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