[发明专利]一种基于卷积神经网络的表面微缺陷检测方法及装置在审
| 申请号： | 202111428143.9 | 申请日： | 2021-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN114119554A | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 赵林杰;陈明君;尹朝阳;程健;袁晓东;郑万国;廖威;王海军;张传超 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 黑龙江立超同创知识产权代理有限责任公司 23217 | 代理人： | 杨立超 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于卷积神经网络的表面微缺陷检测方法及装置，涉及机器学习技术领域，用以解决现有技术对于元件表面缺陷的检测准确率不高且自动识别效率不高的问题。本发明的技术要点包括：采集获取多个元件表面缺陷区域的图像作为图像训练集；对训练集图像进行预处理；将预处理后的训练集图像输入改进的卷积神经网络模型中进行训练，获得训练好的基于卷积神经网络的分割模型；将包含元件表面缺陷区域的待检测图像输入训练好的基于卷积神经网络的分割模型中，获得分割结果；基于分割结果，计算获得缺陷区域在图像中的位置和尺寸。本发明解决了传统图像处理算法较难获得缺陷的完整轮廓且会检测出多个目标干扰信息的问题，且极大的降低了图片处理的时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 表面 缺陷 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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