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申请/专利权人：深圳市享誉新材料有限公司
摘要：本发明公开了一种胶带卷绕过程中智能缺陷检测方法及系统，包括：根据历史采集的胶带缺陷图像，进行图像预处理，生成数据集；采用卷积神经网络对数据集进行训练，生成缺陷检测模型；部署缺陷检测模型，根据连续采集的胶带检测图像，进行图像预处理；通过多光谱图像融合方法，将不同波长的胶带检测图像融合成综合检测图像，进而将综合检测图像输入至缺陷检测模型中；根据缺陷检测模型输出的缺陷预测结果，判断胶带卷绕设备卷绕的胶带的缺陷参数是否超过预设缺陷值，若是，则将胶带卷绕设备卷绕的预设尺寸胶带段标记为缺陷胶带段，并反馈给作业终端。本发明的一种胶带卷绕过程中智能缺陷检测方法，能够在胶带卷绕过程中，对胶带缺陷进行检测。
主权项：1.一种胶带卷绕过程中智能缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：根据历史采集的胶带缺陷图像，进行图像预处理，生成数据集；步骤S2：采用卷积神经网络对数据集进行训练，生成修正后的缺陷检测模型，所述训练包括：使用预训练的卷积神经网络模型提取数据集包含的胶带缺陷图像的特征，将数据集输入所述卷积神经网络模型，计算损失并进行反向传播，通过预设次数迭代，优化卷积神经网络模型参数，进而生成缺陷检测模型；步骤S3：部署所述缺陷检测模型，同时根据连续采集的胶带检测图像，进行图像预处理；步骤S4：通过多光谱图像融合方法，将不同波长的胶带检测图像融合成综合检测图像，进而将所述综合检测图像输入至缺陷检测模型中；步骤S5：根据缺陷检测模型输出的缺陷预测结果，判断胶带卷绕设备卷绕的胶带的缺陷参数是否超过预设缺陷值，若是，则将胶带卷绕设备卷绕的预设尺寸胶带段标记为缺陷胶带段，并将缺陷胶带段反馈给作业终端，若否，则返回步骤S3，重新连续采集胶带检测图像。
全文数据：
权利要求：
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