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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了一种涂层表面缺陷等级评定仪器及检测方法，包括无光暗室机箱、图像采集部分、光源控制部分、工业PC计算机，基于深度学习语义分割的级联检测模型；图像采集包括高清工业相机、可更换背景板、相机夹持结构；工业PC计算机与图像采集模块相连捕获大分辨率的图像并经过一定的预处理将图像转递给语义分割检测模型，该模型能够检测各类的涂层表面缺陷并对缺陷进行精准标记，并依据这些标记完成缺陷等级确定；本发明能够对各种尺度的涂层表面缺陷进行精确的标记和等级评定，具有检测精度高、可持续学习、评级指标量化准确的优点。
主权项：1.一种涂层表面缺陷等级评定仪器，其特征在于：包括机箱1、内箱暗室2、相机支架3、工业相机4、不同工况的光源5、成像背景板6、移动导轨7、工业PC计算机；机箱1底部设有移动导轨7，工业相机4通过相机支架3安装在移动导轨7的最上方，不同工况的光源5通过光源支架安装在移动导轨7的下方，成像背景板6固定于机箱1底部中央，在相机支架3和光源支架的两侧有两个直线滑块，工业PC计算机位于机箱1的后方，工业相机4获得图像传递给检测系统完成一次检测；待检测板放置于成像背景板6上，关闭机箱1，根据检测需求打开光源5，工业相机4捕获图像并发送至工业PC计算机，通过检测系统对待检测板表面缺陷进行等级评定。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 一种涂层表面缺陷等级评定仪器及检测方法
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