[发明专利]基于流关联的深度学习模型的多工位检测设备在审
| 申请号： | 202010432900.9 | 申请日： | 2020-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN111340809A | 公开（公告）日： | 2020-06-26 |
| 发明（设计）人： | 都卫东;王岩松;和江镇;龙仕玉 | 申请（专利权）人： | 征图新视（江苏）科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 常州品益专利代理事务所(普通合伙) 32401 | 代理人： | 乔楠 |
| 地址： | 213161 江苏省常州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于流关联的深度学习模型的多工位检测设备，具有多个检测工位，每个检测工位都对应一个深度学习模型，待检测物依次通过各个检测工位并利用深度学习模型进行推理完成各个检测步骤，每个检测工位的深度学习模型之间通过流关联模块关联在一起，流关联模块用于对各个检测步骤的深度学习模型的推理结果进行判断，并根据判断结果决定是调用下一步检测步骤的深度学习模型进行下一步推理，还是停止下一步推理并输出判断结果，直至所有深度学习模型都被调用并输出对最后一步检测步骤的深度学习模型的推理结果的判断结果。有益效果是：深度学习模块训练样本需求小，开发难度小，训练时间短，推理效率高，可以适应多变的工业应用场景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 关联 深度 学习 模型 多工位 检测 设备 | ||
【主权项】：
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