[发明专利]一种基于深度学习的特种金属瑕疵检测系统在审
| 申请号： | 201911135716.1 | 申请日： | 2019-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN110992318A | 公开（公告）日： | 2020-04-10 |
| 发明（设计）人： | 李一人;程帆 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 杨宏泰 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的特种金属瑕疵检测系统，包括以下步骤：1)获取特种金属图片数据集作为原始数据集；2)对特种金属图片数据集进行数据增强；3)根据增强后的数据集对Mask RCNN模型进行训练；4)将待检测的图片输入训练好的Mask RCNN模型中，输出检测过后的图片。与现有技术相比，本发明具有降低数据采集成本和人工检测成本，简化检测过程，提高工作效率等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 特种 金属 瑕疵 检测 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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