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一种仅采用良品图像的产品外观缺陷检测方法

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摘要

本发明涉及一种仅采用良品图像的产品外观缺陷检测方法，包括步骤：收集正常无缺陷产品的图片样本，对每张图片进行多次两层网格划分，利用深度神经网络组成的自编码器通过向量的方式对图像数据进行编码；用具有特征抽取能力的多层次自编码器对正常图像样本进行编码，所有正常产品的图片通过两层网格划分得到的小图像分块，将第一层网格划分和第二层网格划分的图像块编码数据分别存储在编码数据库中。本发明的有益效果是：本发明建立分块图像的深度支持向量数据描述模型，通过图片分块特征抽取，分层编码，判断图片像素点与正常样本偏离程度，通过自监督学习实现产品外观图像缺陷检测与分割。

著录项

  • 公开/公告号CN114240908A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙大城市学院;

    申请/专利号CN202111569775.7

  • 发明设计人 陈垣毅;

    申请日2021-12-21

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构33101 杭州九洲专利事务所有限公司;

  • 代理人张羽振

  • 地址 310015 浙江省杭州市拱墅区湖州街51号

  • 入库时间 2023-06-19 14:39:06

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-25

    公开

    发明专利申请公布

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