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基于深度学习的双阶段卫浴陶瓷表面缺陷检测方法和设备

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摘要

本发明提供了一种基于深度学习的双阶段卫浴陶瓷缺陷检测方法及设备，方法为将标注了目标缺陷信息的原始标注文件划分为第一标注数据集和第二标注数据集；并对第二标注数据集进行网格划分并剪裁，滤除仅包含背景的图片，获得缺陷图片数据集；依据原始标注文件和缺陷目标相对于原始图片的坐标偏移值，获取缺陷图片对应的标注文件，从而形成标注缺陷图片数据集，将第一标注数据集和标注缺陷图片数据集分别划分为训练集和测试集后，分别输入深度网络模型进行训练，并利用训练模型对待测目标进行缺陷检测，完成缺陷类型的识别与定位。本发明方法能够很好地抑制背景信息对检测结果的干扰，并且能够提高检测速度，满足工业现场应用精度和速度需求。

著录项

  • 公开/公告号CN114255223A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国地质大学(武汉);

    申请/专利号CN202111575859.1

  • 发明设计人 安剑奇;王行澳;陈鑫;梅义胜;

    申请日2021-12-21

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

  • 代理机构42238 武汉知产时代知识产权代理有限公司;

  • 代理人魏波

  • 地址 430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号

  • 入库时间 2023-06-19 14:42:14

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-29

    公开

    发明专利申请公布

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