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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明公开了一种电解铜板铜瘤子缺陷检测方法、训练方法及系统，属于图像处理技术领域。湿法炼铜在进行阴极铜析出时，由于电解质不纯等原因而容易造成阴极铜板上析出颗粒较大的铜瘤子，无法满足生产标准。本发明分为训练和推理两个阶段。首先对采集的铜板图像进行图像预处理。在训练阶段，通过已标注的、并经过预处理的图像数据进行神经网络参数训练，优化目标包括铜瘤子缺陷位置、置信度、深度。在推理阶段，将采集的图像经过图像预处理，输入训练好的神经网络进行前向推理，输出铜瘤子缺陷位置、置信度、深度，经过设计的判别准则，有助于准确高效地除铜瘤子缺陷。所公开方法可以提高现有铜瘤子去除效率，压缩生产工期。
主权项：1.一种电解铜板铜瘤子缺陷检测模型的训练方法，其特征在于，包括：确定铜瘤子缺陷检测模型的特征提取、候选区域评估、位置估计、置信度估计和深度估计深度神经网络；初始化铜瘤子缺陷检测模型的参数；将已标注铜瘤子缺陷位置和深度信息的图像样本输入特征提取深度神经网络，获得样本特征信息；将所述样本特征信息输入候选区域评估深度神经网络，获得感兴趣区域以及粗置信度分数，并基于所述感兴趣区域以及粗置信度分数计算第一损失；将所述感兴趣区域的特征信息分别输入位置估计、置信度估计和深度估计深度神经网络，获得铜瘤子缺陷位置信息、细置信度分数和铜瘤子缺陷深度信息，并基于铜瘤子缺陷位置值、细置信度分数和铜瘤子缺陷深度值计算第二损失；根据所述第一损失和第二损失，对所述铜瘤子缺陷检测模型进行参数优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种电解铜板铜瘤子缺陷检测方法、训练方法及系统
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