[发明专利]一种基于深度学习的钢板表面缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202210476171.6 | 申请日： | 2022-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN114841957A | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 刘波;董静薇 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/136;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00;G06T5/30 |
| 代理公司： | 哈尔滨龙科专利代理有限公司 23206 | 代理人： | 王新雨 |
| 地址： | 150000 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的钢板表面缺陷检测方法，属于钢板表面缺陷检测技术领域。所述方法为：收集钢板表面缺陷样本并进行预处理；将预处理后的缺陷图像输入预先训练好的缺陷检测模型进行钢板表面缺陷的智能识别；利用处理后的样本训练深度学习神经网络模型，得到训练好的深度学习神经网络模型，用于识别钢板表面缺陷；利用训练好的深度学习神经网络模型进行钢板表面缺陷检测。本发明在显微成像的基础上借助深度学习算法进行钢板表面缺陷的定量检测，避免了传统人工目视检测过程中，检测人员的主观干扰及难以准确量化等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 钢板 表面 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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