[发明专利]一种基于深度学习的工业自动表面缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202110622786.0 | 申请日： | 2021-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN113240665A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 余建波;程训 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海德昭知识产权代理有限公司 31204 | 代理人： | 卢泓宇 |
| 地址： | 200092 *** | 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： | 本发明提供了一种基于深度学习的工业自动表面缺陷检测方法，属于产品缺陷检测技术领域，用于工业产品的表面缺陷情况进行自动检测，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，采集所述工业产品的表面图像，并对所述表面图片进行预处理得到表面缺陷图像；步骤S2，对表面缺陷图像中的缺陷进行标注得到标注文件，以表面缺陷图像以及对应的标注文件作为表面缺陷数据集；步骤S3，根据表面缺陷数据集对RetinaNet锚点进行优化，得到适配于表面缺陷数据集的优化RetinaNet锚点；步骤S4，根据优化RetinaNet锚点建立RetinaNet深度学习模型作为表面缺陷检测模型；步骤S5，将表面缺陷数据集分为训练集以及测试集，将训练集输入表面缺陷检测模型进行训练，得到训练完成的表面缺陷检测模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 工业 自动 表面 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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