[发明专利]卷积神经网络模型训练方法、加工件缺陷检测方法及装置在审
| 申请号： | 202010476473.4 | 申请日： | 2020-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN111681215A | 公开（公告）日： | 2020-09-18 |
| 发明（设计）人： | 夏则恒;郭振格 | 申请（专利权）人： | 无锡赛睿科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 214135 江苏省无锡市新吴*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种卷积神经网络模型训练方法、加工件缺陷检测方法及装置，所述卷积神经网络模型训练方法包括：收集原始图像数据集；对原始图像数据集进行数据增强；对数据集图像进行归一化处理后输入神经网络；对输入神经网络的图像进行如下处理：第一层卷积，批归一化，ReLU激活，第一层池化，第二层卷积，批归一化，ReLU激活，第二层池化，第三层卷积，批归一化，ReLU激活，第三层池化，第一全连接层，第二全连接层，第三全连接层，最后通过softmax进行分类。采用本发明实施例提供的卷积神经网络模型进行加工件缺陷检测，加工件缺陷的识别率、检测效率更高，且减少了检测工人的数量，降低了加工件缺陷检测成本。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 神经网络 模型 训练 方法 工件 缺陷 检测 装置 | ||
【主权项】：
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