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申请/专利权人：南京海研科技有限公司
摘要：本发明公开了一种工业产品缺陷分类大模型训练方法和缺陷检测方法，包括获取产品的灰度图像，提取产品主体区域图像;对图像进行特性分析和增益处理以增强图像对比度，对图像进行傅里叶分析，创建高斯滤波器，对图像的频域信息进行分析筛选，筛选出图像的高频信息；将图像的高频信息转化成空间域信息，快速定位目标区域；生成预选框，裁剪出待检图像；建立数据集，对分类模型网络进行训练，利用训练后的模型进行检测缺陷，本发明缺陷检测效率高，精度高，支持模型迭代。
主权项：1.一种工业产品缺陷分类大模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤；S1、获取产品的灰度图像;S2、摒除灰度图像的背景区域，提取产品主体区域图像；S3、对产品主体区域图像进行特性分析，得出图像的灰度均值和灰度偏差值，根据灰度均值和灰度偏差值对产品主体区域图像进行增益处理以增强图像对比度；S4、对图像进行傅里叶分析以将图像的空间域信息转换到频域信息，创建高斯滤波器，对图像的频域信息进行分析筛选，筛选出图像的高频信息；S5、将图像的高频信息转化成空间域信息，定位出高频信息对应的所有目标区域并获取所有目标区域面积值，通过与预设的面积阈值比较，筛选出比面积阈值大的目标区域；生成预选框，从图像中裁剪出包含目标区域的待检图像；S6、通过人工筛选待检图像建立缺陷图像数据集和轮廓边缘图像数据集；利用缺陷图像数据集和轮廓边缘图像数据集对分类模型网络进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京海研科技有限公司 一种工业产品缺陷分类大模型训练方法和缺陷检测方法
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