[发明专利]一种基于深度学习的气缸套缺陷标检测方法在审
| 申请号： | 202210146225.2 | 申请日： | 2022-02-17 |
| 公开（公告）号： | CN114549446A | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 黄晓华;邵秀燕;郝飞;刘迁 | 申请（专利权）人： | 南京工程学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06V10/774;G06V10/25;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 徐激波 |
| 地址： | 211167 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的气缸套缺陷标检测方法，所述检测方法包括以下步骤：采集气缸套图像构建原始数据集，对原始数据集内的图像进行预处理和标注，获取训练集的局部缺陷图；利用基于Swin变换器的Mask R‑CNN算法进行建模，得到网络模型；通过得到的网络模型对测试集的图像进行检测；通过掩码机制对检测结果提取兴趣区域增强检测效果；对网络模型的检测性能进行评价；通过得到的网络模型对采集的气缸套图像进行缺陷标检测。本发明通过图像预处理，减少气缸套噪声影响，将原图构建局部图，得到新的一批训练数据，通过以小图映射大图的方法，得到原图的检测结果，通过掩码机制过滤噪声区域，提高小目标检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 气缸套 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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