[发明专利]一种基于神经网络的玻璃盖板凹凸型瑕疵检测与分类方法有效
| 申请号： | 202110377130.7 | 申请日： | 2021-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN113240626B | 公开（公告）日： | 2023-07-11 |
| 发明（设计）人： | 杨刚;杨军亮;李鲲;李凌峰;乔城阳;周士巧;黄建义 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安西达专利代理有限责任公司 61202 | 代理人： | 刘华 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于神经网络的玻璃盖板凹凸型瑕疵检测与分类方法。首先利用凹凸型瑕疵的成像原理，设计了一种图像增强算法来生成凸显瑕疵位置的增强图像，通过增强图像来快速定位瑕疵位置，生成置信度非常高的建议候选框。然后结合改进的目标检测深度神经网络进行瑕疵分类、回归框定位以及进行像素级瑕疵区域预测。同时针对网络在训练时正负样本不平衡问题，提出了一种样本采样方案用来获取类别平衡的训练数据。该方法可以有效的提高瑕疵检测的速度和精度，进而增强产品生产过程中瑕疵检测环节的整体性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 玻璃 盖板 凹凸 瑕疵 检测 分类 方法 | ||
【主权项】：
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