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基于人工智能图像识别的等静压石墨方块质量检测方法 

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申请/专利权人:四川士达特种炭材有限公司

摘要:本发明公开了基于人工智能图像识别的等静压石墨方块质量检测方法,包括以下步骤:步骤一、图像采集:利用图像采集装置对等静压石墨方块进行图像采集;步骤二、图像预处理:对采集到的图像进行预处理,包括去噪、灰度化、图像增强、自适应图片缩放和自适应锚框计算;本发明通过引入深度学习技术,实现了自动化检测,提高了检测效率和准确性;本发明利用大量数据训练通用的产品质量检测模型,具有较好的泛化能力,在不同的产品样本上表现稳定,避免了传统方法需要针对不同产品制定不同的检测方案的问题;本发明提出基于云计算的产品质量检测系统,对大量产品进行快速高效地检测和分析,大幅提高了检测效率和准确性。

主权项:1.基于人工智能图像识别的等静压石墨方块质量检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一、图像采集:利用图像采集装置对等静压石墨方块进行图像采集;步骤二、图像预处理:对采集到的图像进行预处理,包括去噪、灰度化、图像增强、自适应图片缩放和自适应锚框计算;步骤三、特征提取:通过Backbone和卷积神经网络提取图像的特征;步骤四、数据校对:对提取后的特征进行输出端损失的数据校对;步骤五、模型建立:采用深度学习技术进行图像分类并建立模型进行分类识别;步骤六、质量检测:模型自运行对产品缺陷进行分类标注。

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