[发明专利]产品缺陷检测方法及系统在审
| 申请号： | 201810765439.1 | 申请日： | 2018-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN109064454A | 公开（公告）日： | 2018-12-21 |
| 发明（设计）人： | 段艺霖 | 申请（专利权）人： | 上海蝶鱼智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G06T7/90 |
| 代理公司： | 北京知呱呱知识产权代理有限公司 11577 | 代理人： | 武媛;吕学文 |
| 地址： | 200000 上海市金山区金山*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种产品缺陷检测方法及系统，该产品缺陷检测方法包括：步骤S1：采集待检测产品的图像；步骤S2：对该采集的待检测产品的图像进行预处理；步骤S3：将该预处理得到的图像数据输入采用训练样本库中的数据训练好的卷积神经网络模型中，实现特征的提取，其中，该训练样本库包括多个已标注缺陷分类的产品图像；步骤S4：根据该提取的特征进行图像类别预测，实现该待检测产品的缺陷检测；步骤S5：根据该缺陷检测的结果执行报警操作。本发明提供的产品缺陷检测方法，可以减小外界因素对检测结果的影响，实现对生产线产品缺陷的准确检测，有利于在复杂环境下及经常变动的环境中提升检测的泛用性与准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 产品缺陷 待检测产品 检测 预处理 训练样本库 缺陷检测 采集 图像 卷积神经网络 图像数据输入 生产线产品 报警操作 产品图像 复杂环境 检测结果 缺陷分类 数据训练 图像类别 外界因素 准确检测 泛用性 准确率 减小 标注 预测 | ||
【主权项】：
1.一种产品缺陷检测方法，其特征在于，包括：步骤S1：采集待检测产品的图像；步骤S2：对所述采集的待检测产品的图像进行预处理；步骤S3：将所述预处理得到的图像数据输入采用训练样本库中的数据训练好的卷积神经网络模型中，实现特征的提取，其中，所述训练样本库包括多个已标注缺陷分类的产品图像；步骤S4：根据所述提取的特征进行图像类别预测，实现所述待检测产品的缺陷检测。
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