[发明专利]一种基于卷积神经网络的匣钵筛分检测方法在审
| 申请号： | 202010068824.8 | 申请日： | 2020-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN110930406A | 公开（公告）日： | 2020-03-27 |
| 发明（设计）人： | 郑秀征;王英利;贾其臣;冯龙申;朱超平 | 申请（专利权）人： | 北京中鼎高科自动化技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京东方芊悦知识产权代理事务所(普通合伙) 11591 | 代理人： | 刘太雷 |
| 地址： | 101102 北京市通州区中关村科*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于匣钵缺陷检测技术领域，涉及一种基于卷积神经网络的匣钵筛分检测方法包括：步骤1：获取匣钵侧面和底面的灰度图像，步骤2：对采集的匣钵图像进行预处理，然后对匣钵图像样本进行扩充，获得若干匣钵图像的训练集和若干匣钵图像的测试集；步骤3：预处理后的训练集和测试集输入到卷积神经网络模型GoogleNet中，调整卷积神经网络模型GoogleNet的参数，得到优化的卷积神经网络模型GoogleNet，构建GoogleNet网络；步骤4：获取待识别的匣钵图像并进行步骤2所述的预处理，并输入步骤3构建的GoogleNet网络中进行，计算图像存在某个缺陷的概率，判断属于某类缺陷，完成匣钵缺陷检测。本发明利用深度学习技术对带有缺陷的匣钵进行筛分，避免使节约开支，提高生产的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 匣钵 筛分 检测 方法 | ||
【主权项】：
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