[发明专利]一种基于深度学习方法的无纺布缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202210639153.5 | 申请日： | 2022-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN115170475A | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 王洋;李申 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习方法的无纺布缺陷检测方法，属于图像识别领域。现有关于无纺布的缺陷检测方法存在识别效果差的缺点。一种基于深度学习方法的无纺布缺陷检测方法，搭建图像采集系统，通过图像采集系统对待检测的无纺布进行图像信号的获取；图像采集系统包含图像拍摄系统、图像处理系统、缺陷识别系统、光源照明系统、光学成像系统、图像传感器以及系统支撑部分；对获取的图像信号进行预处理操作；建立YOLOX模型，并基于建立的YOLOX模型进行缺陷识别。本发明是利用深度学习的方法对无纺布缺陷进行检测，该方法为非接触测量，具有准确性高、实时性好、精度高、效率高等优点，可以实现在线监测和智能化检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习方法 无纺布 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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