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申请/专利权人：南京林业大学
摘要：本发明涉及表面缺陷检测技术领域，特别是涉及基于DeepLab‑MSC的工业品表面缺陷检测方法，包括：采集待检测工业品表面图像；将所述图像输入预设的检测模型中，获取待检测工业品的表面缺陷，其中，所述检测模型基于训练集训练获得，所述训练集包括钢材表面缺陷数据集和工业齿轮缺陷数据集，所述检测模型通过DeepLab‑MSC网络构建。本发明能够在模型轻量化的基础上保证工业品表面缺陷的检测精度。
主权项：1.基于DeepLab-MSC的工业品表面缺陷检测方法，其特征在于，包括：采集待检测工业品表面图像；将所述图像输入预设的检测模型中，获取待检测工业品的表面缺陷，其中，所述检测模型基于训练集训练获得，所述训练集包括钢材表面缺陷数据集和工业齿轮缺陷数据集，所述检测模型通过DeepLab-MSC网络构建。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京林业大学 基于DeepLab-MSC的工业品表面缺陷检测方法
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