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申请/专利权人：电子科技大学长三角研究院(湖州)
摘要：本发明提供了一种基于ViG的手机麦克风零件缺陷检测与分割方法，首先根据手机麦克风零件的结构将其样本图分割成多个部分：音腔出音口、专业集成电路、打线、边缘区域等四个基础区域。使用K近邻K‑nearestneighbor，KNN算法分别将分割后的四个区域的样本图像表示成图数据；然后将分割后的不同部分的麦克风零件图输入到ViG框架中，使用训练好的图卷积网络GraphConvolutionalNetwork，GCN模型对图进行特征提取；最后模型输出其测试节点的分类，准确定位特征异常的节点，快速地实现了工业生产中手机麦克风零件图像的精准缺陷检测与分割。
主权项：1.一种基于ViG的手机麦克风零件缺陷检测与分割方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：使用OpenCV中的算法对手机麦克风零件图片根据结构组成进行区域划分，并根据Groudtruth地面实况以及缺陷种类对训练集进行手动标注，进行图像预处理；步骤二：使用KNN算法分别将分割后的四个区域的样本图像表示成图数据；步骤三：将分割后不同部分的麦克风零件图分别输入到ViG框架中，使用训练好的GCN模型对图进行特征提取，输出待测节点的分类预测，实现了麦克风零件图的区域分割和缺陷检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学长三角研究院(湖州) 一种基于ViG的手机麦克风零件缺陷检测与分割方法
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