[发明专利]基于差值卷积神经网络的车身焊接质量信息评判方法有效
| 申请号： | 202110708024.2 | 申请日： | 2021-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN113256620B | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | 陆晓佳 | 申请（专利权）人： | 南京思飞捷软件科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01N21/88 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 蒋昱 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市麒麟高新技术产*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 基于差值卷积神经网络的车身焊接质量信息评判方法。该方法包括以下步骤：步骤1，车身图像采集：利用高清相机多方位采集车身焊接图像，其中方位包括主视图、俯视图、左视图、右视图、仰视图和后视图六个方向；步骤2，损失特征构建：利用提出的相对扰动差值损失构建六个方位采集的图像与标准图像的损失特征；步骤3，模型离线训练：利用步骤2构建的损失特征对差值卷积神经网络进行训练，直至网络收敛；步骤4，模型在线判别：将步骤1~步骤3训练得到的差值卷积神经网络安装于上位机中，实时对采集的车身焊接图像进行质量的评判。本发明所述方法可以准确有效的对车身焊接质量进行评判，严格把关汽车出厂质量具有良好的实际应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 差值 卷积 神经网络 车身 焊接 质量 信息 评判 方法 | ||
【主权项】：
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