[发明专利]一种基于深度学习的缺陷快速初筛方法及系统有效
| 申请号： | 202010006281.7 | 申请日： | 2020-01-03 |
| 公开（公告）号： | CN111242185B | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 尹健;姚毅 | 申请（专利权）人： | 凌云光技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/776;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/0455;G06N3/082 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人： | 逯长明;许伟群 |
| 地址： | 100094 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供的基于深度学习的缺陷快速初筛方法及系统中，将待测图像输入到训练好深度卷积神经网络学习模型中，当缺陷类别像素判定为疑似缺陷图像；将所述疑似缺陷图像输入到搭建好的解码器中完成缺陷的初筛；可以看出本申请中的缺陷初筛方法包括编码、初筛及解码，将图片的筛选完全交给神经网络完成；初筛后可以筛除掉大量的无缺陷图像和置信度较高的缺陷图像，仅将疑似缺陷图像经过解码器后处理，避免了对每一张预处理后的小图都需要经过一次完整的编码过程和解码过程，提高了缺陷判定效率；而且在筛选的过程中由神经网络自动提取特征，通过卷积核就可以实现自动提取图片的特征，从而进行分类，提高了缺陷筛选的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 缺陷 快速 方法 系统 | ||
【主权项】：
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