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深度学习在产品外观瑕疵检测中的应用

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摘要

本发明公开了深度学习在产品外观瑕疵检测中的应用，涉及瑕疵检测技术领域；为了解决检测系统准确性和实时性的问题；具体包括硬件平台、软件检测平台、数据标注模块、图像分区模块、数据增强模块、网络训练模块、并行检测模块和瑕疵分割模块，硬件平台包括精密载物控制平台和图像采集平台。本发明在检测的技术上实现分割，不仅可以获取瑕疵的类型与位置，还可以获取其具体形状，使用数据增强的操作，大大降低数据集制作所需的成本，采取深度学习的并行检测，既保证了检测精度，又提高了检测速度，取代人工目检，提高工作效率，避免人工目检所带来的人力资源的浪费，能够自动快速地检测出缺陷，并标记出缺陷的位置和类型。

著录项

  • 公开/公告号CN111340798A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-06-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江一木智能科技有限公司;

    申请/专利号CN202010181021.3

  • 发明设计人 董海波;

    申请日2020-03-16

  • 分类号

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 315000 浙江省宁波市鄞州区云龙镇云彩路136号

  • 入库时间 2023-12-17 10:03:51

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-07-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/00 申请日:20200316

    实质审查的生效

  • 2020-06-26

    公开

    公开

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