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    一種基于深度學習的工件表面缺陷檢測方法

    872   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 06:25:53
    本發明公開了一種基于深度學習的工件表面缺陷檢測方法，具體為：采集不同背景及光照條件下的工件圖像；對采集的工件圖像進行預處理；構建深度卷積神經網絡模型獲得6個不同層的特征圖；采用特征金字塔特征圖進行多尺度特征融合預測，使用K?means聚類算法得到產生4個anchor box預測目標邊界框，使用交叉熵損失函數預測類別；通過非極大值抑制算法去除冗余的預測邊界框；輸出工件表面缺陷的位置信息以及類別。本發明解決人工檢測以及物理檢測法檢測效率低、精度差的問題，克服傳統機器視覺缺陷檢測適應性差的問題，提高工件表面缺陷的檢測效率和準確率，降低人力成本，而且可以快速適應新型產品的表面缺陷檢測，縮短開發周期，提高靈活性。
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    聲明：
    “一種基于深度學習的工件表面缺陷檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
    我是此專利(論文)的發明人(作者)
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