[发明专利]一种基于两阶段卷积神经网络的金属表面缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202011034921.1 | 申请日： | 2020-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN112037219A | 公开（公告）日： | 2020-12-04 |
| 发明（设计）人： | 王道累;刘易腾;朱瑞;韩清鹏;袁斌霞;柴萍萍;韩洋;张天宇 | 申请（专利权）人： | 上海电力大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/13;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/20 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 丁云 |
| 地址： | 200090 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于两阶段卷积神经网络的金属表面缺陷检测方法，包括以下步骤：建立图像数据集，构建两阶段卷积神经网络，所述的两阶段卷积神经网络包括缺陷分割子网络、缺陷分类子网络和分类器，将图像数据集中的图像输入到两阶段卷积神经网络中进行训练，获取训练好的两阶段卷积神经网络，将待检测的金属表面缺陷图像输入训练好的两阶段卷积神经网络，获取金属表面缺陷分类结果。与现有技术相比，本发明具有网络结构优化轻量，有效提高分类效果，提高对缺陷分类的准确性，分类效率高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 阶段 卷积 神经网络 金属表面 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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