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申请/专利权人：中核北方核燃料元件有限公司;北京同方软件有限公司;中国原子能工业有限公司
摘要：本发明属于自动化检测技术领域，具体涉及一种基于通用模型的少样本缺陷检测方法。其包括如下步骤：步骤1：通用模型训练；步骤2：数据集制作；步骤3：识别网络设计；步骤4：模型训练；步骤5：特征提取；步骤6：特征匹配；步骤7：正反样本匹配。本发明的有益效果在于：比传统的机器视觉算法精度高，比传统的深度学习算法鲁棒性更强；不需要大量的样本数据训练；待识别的缺陷类型方便定义，不需要再进行训练；正向匹配，提高识别精度；反向匹配，解决零样本数据问题。
主权项：1.一种基于通用模型的少样本缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：通用模型训练；步骤2：数据集制作；步骤3：识别网络设计；步骤4：模型训练；步骤5：特征提取；步骤6：特征匹配；步骤7：正反样本匹配。本发明的一种基于通用模型的少样本缺陷检测方法，提出了采用少量样本实现缺陷识别的方法，每类缺陷一张样本数据或者零样本；提出了正向匹配和反向匹配结合的缺陷识别方法；提出将通用目标识别模型和正反方向匹配算法结合的缺陷识别方法；解决了离线、动态修正样本数据集的方法。
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百度查询： 中核北方核燃料元件有限公司 北京同方软件有限公司 中国原子能工业有限公司 一种基于通用模型的少样本缺陷检测方法
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