[发明专利]基于深度学习的笔类缺陷检测方法、计算设备和存储介质有效
| 申请号： | 202110834595.0 | 申请日： | 2021-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN113706465B | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 王毅;金峻臣;张皓霖 | 申请（专利权）人： | 杭州深想科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/44;G06V10/75;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州创信知识产权代理有限公司 33383 | 代理人： | 杨燕霞 |
| 地址： | 311100 浙江省杭州市余杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请公开了基于深度学习的笔类缺陷检测方法，包括：获取待测笔部件图像数据并按照预处理，得到预处理数据集，包括：第一路数据、第二路数据和第三路数据；将第一路数据以第一模型处理生成第一决策数据，所述第一决策数据指示该待测笔部件是否为异常件而无法判断为瑕疵件时，触发第二路数据处理步骤；将第二路数据以第二模型处理生成第二决策数据，所述第二决策数据指示该待测笔部件为瑕疵件的概率，当该概率未达到判断为瑕疵件的概率值，触发第三路数据处理步骤；将第三路数据以第三模型处理生成第三决策数据，所述第三决策数据指示该待测笔部件为瑕疵件的特征值，当该特征值达到阈值，输出瑕疵件数据，本发明降低笔类工件极低误检率和漏检率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 缺陷 检测 方法 计算 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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