[发明专利]一种用于缺陷检测的方法、装置和设备在审
| 申请号： | 201711222752.2 | 申请日： | 2017-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN108038843A | 公开（公告）日： | 2018-05-15 |
| 发明（设计）人： | 陈翔;杨维平;沈海豪;龚炯;杨湘 | 申请（专利权）人： | 英特尔产品（成都）有限公司;英特尔公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京永新同创知识产权代理有限公司 11376 | 代理人： | 钟胜光 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于缺陷检测的方法、装置和设备，该方法包括：当要检测指定图像所包含的电子产品是否存在表面缺陷时，利用已训练的第一神经网络模型对指定图像进行分类，第一神经网络模型用于检测图像是属于问题图像还是属于正常图像；如果第一神经网络模型将指定图像分类为问题图像且其给出的指定图像属于问题图像的可信度值小于可信度阈值，则利用已训练的第二神经网络模型对指定图像进行分类，第二神经网络模型用于检测图像是属于问题图像还是属于正常图像；如果第二神经网络模型将指定图像分类为问题图像，则确定指定图像所包含的电子产品存在表面缺陷。该方法、装置和设备能够在基本上不费人力的情况下提高缺陷检测准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 缺陷 检测 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
1.一种用于缺陷检测的方法，包括：当要检测指定图像所包含的电子产品是否存在表面缺陷时，利用已训练的第一神经网络模型对所述指定图像进行分类，其中，所述第一神经网络模型用于检测图像是属于其中所包含的电子产品存在表面缺陷的问题图像还是属于其中所包含的电子产品不存在表面缺陷的正常图像；如果所述第一神经网络模型将所述指定图像分类为所述问题图像且其给出的所述指定图像属于所述问题图像的可信度值小于可信度阈值，则利用已训练的第二神经网络模型对所述指定图像进行分类，其中，所述第二神经网络模型用于检测图像是属于所述问题图像还是属于所述正常图像；以及如果所述第二神经网络模型将所述指定图像分类为所述问题图像，则确定所述指定图像所包含的电子产品存在表面缺陷。
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