[发明专利]一种基于深度学习的接箍外壁检测方法及系统有效
| 申请号： | 202010553937.7 | 申请日： | 2020-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN111815573B | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 张歌;岳晨;王筱圃;陈博;钟智敏 | 申请（专利权）人： | 科大智能物联技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01N27/84;G01N21/91 |
| 代理公司： | 合肥正则元起专利代理事务所(普通合伙) 34160 | 代理人： | 周卫 |
| 地址： | 230000 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的接箍外壁检测方法及系统，包括如下步骤：获取缺陷样本集，对缺陷样本集中的缺陷位置进行标注，所述缺陷样本集由多个均具有缺陷的原始接箍外壁图像组成；将缺陷样本集中的每个原始接箍外壁图像均划分为m个网格，分别获取待检测目标所处的网格作为候选框；将候选框输入已构建完成的神经网络模型中，输出携带有权重参数的模型，对携带有权重参数的候选框进行计算，得到并保存用于匹配样本缺陷位置的模型，完成对神经网络模型的训练；通过已训练完成的神经网络模型对实际生产中的待检测图像进行缺陷检测，输出标识出缺陷位置的待检测图像；该接箍外壁检测方法提高了接箍外壁检测的准确性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 外壁 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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