[发明专利]一种FPC缺陷检测方法和装置在审
| 申请号： | 201910334223.4 | 申请日： | 2019-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN110223269A | 公开（公告）日： | 2019-09-10 |
| 发明（设计）人： | 樊庆宇 | 申请（专利权）人： | 深圳市派科斯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G01N21/88 |
| 代理公司： | 深圳鼎合诚知识产权代理有限公司 44281 | 代理人： | 任葵;郭燕 |
| 地址： | 518054 广东省深圳市光明新区凤凰街道*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种FPC缺陷检测方法和装置，包括：根据产品的结构对图像进行分割，找出图像块中的缺陷；将图像块中的缺陷图像切割下来，并缩放到预定大小；根据缺陷等级分类评价策略，使用有监督的卷积神经网络对缺陷图像中的缺陷进行训练，并生成分类模型对缺陷进行分类，根据缺陷的类别对缺陷进行检测。本申请实施例使复杂的背景变得简单，消除光学环境的不一致性影响，减小了背景对缺陷分类的影响；根据缺陷等级分类评价策略，使用有监督的卷积神经网络对缺陷图像中的缺陷进行训练，生成分类模型对缺陷进行分类，根据缺陷类别使用检测方法对缺陷进行检测，减少了样本使用数量，提高检测和分类的准确性，将不同缺陷定性出来，从而提升FPC产品的检出率。 | ||
| 搜索关键词： | 缺陷图像 卷积神经网络 方法和装置 等级分类 分类模型 缺陷检测 图像块 分类 检测 不一致性 光学环境 缺陷分类 缺陷类别 使用检测 检出率 减小 切割 样本 定性 图像 监督 分割 申请 | ||
【主权项】：
1.一种FPC缺陷检测方法，其特征在于，包括：切割图像步骤：根据产品的结构对图像进行分割，对分割后的图像块进行检测，找出图像块中的缺陷；切割缺陷步骤：将图像块中的缺陷图像切割下来，并缩放到预定大小；生成分类模型步骤：根据缺陷严格程度设置缺陷等级分类评价策略，根据缺陷等级分类评价策略，使用有监督的卷积神经网络对缺陷图像中的缺陷进行训练，并生成分类模型；缺陷分类步骤：使用分类模型对缺陷图像中缺陷进行分类；缺陷检测步骤：根据缺陷的类别对缺陷进行检测。
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