[发明专利]一种基于深度学习的磁芯表面缺陷的检测方法在审
| 申请号： | 202111114397.3 | 申请日： | 2021-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN113888485A | 公开（公告）日： | 2022-01-04 |
| 发明（设计）人： | 王宪保;周宝;余皓鑫;陈科宇;雷雅彧;翁扬凯 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 贾玉霞 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本方法公开一种基于深度学习的磁芯表面缺陷的检测方法，首先采集磁芯所有的正反面图像，进行预处理，对其缺陷部位进行提取，输入经高斯混合模型改进的深度卷积生成对抗网络，将提取的缺陷集通过训练生成新的缺陷图像，再将得到的新图像与完好的磁芯图像进行泊松融合，然后制作成标准的数据集，划分训练集和验证集。接着将训练集图像输入YOLO‑v3神经网络中进行训练，提出一种新的训练策略，设置训练参数，并将完成训练的网络作为磁芯表面缺陷检测模型，从而识别出磁芯的类别信息和位置信息。本发明的方法识别更快、更准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 表面 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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