[发明专利]一种基于深度学习的金属板缺陷检测和度量方法有效
| 申请号： | 201811407389.6 | 申请日： | 2018-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN109544533B | 公开（公告）日： | 2021-04-02 |
| 发明（设计）人： | 李俊;郑军 | 申请（专利权）人： | 聚时科技(上海)有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 翁惠瑜 |
| 地址： | 200082 上海市杨浦区*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的金属板缺陷检测和度量方法，该方法包括以下步骤：1)建立并训练基于深度学习目标检测的多级联缺陷检测器；2)利用所述多级联缺陷检测器进行金属板缺陷检测；3)在检测到缺陷时，利用棋盘格标定法度量缺陷的物理大小。与现有技术相比，本发明具有提高缺陷检测的正确率和精确度、节省了大量的人力资源等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 金属板 缺陷 检测 度量 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的金属板缺陷检测和度量方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1)建立并训练基于深度学习目标检测的多级联缺陷检测器；2)利用所述多级联缺陷检测器进行金属板缺陷检测；3)在检测到缺陷时，利用棋盘格标定法度量缺陷的物理大小。
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