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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的双阶段卫浴陶瓷缺陷检测方法及设备，方法为将标注了目标缺陷信息的原始标注文件划分为第一标注数据集和第二标注数据集；并对第二标注数据集进行网格划分并剪裁，滤除仅包含背景的图片，获得缺陷图片数据集；依据原始标注文件和缺陷目标相对于原始图片的坐标偏移值，获取缺陷图片对应的标注文件，从而形成标注缺陷图片数据集，将第一标注数据集和标注缺陷图片数据集分别划分为训练集和测试集后，分别输入深度网络模型进行训练，并利用训练模型对待测目标进行缺陷检测，完成缺陷类型的识别与定位。本发明方法能够很好地抑制背景信息对检测结果的干扰，并且能够提高检测速度，满足工业现场应用精度和速度需求。
主权项：1.一种基于深度学习的双阶段卫浴陶瓷表面缺陷检测方法，其特征在于，所述双阶段卫浴陶瓷表面缺陷检测方法包括：将标注了目标缺陷信息的原始标注文件划分为第一标注数据集和第二标注数据集；对所述第二标注数据集中的图片进行网格划分并剪裁，滤除仅包含背景的图片，获得缺陷图片数据集；基于原始标注文件和目标缺陷相对于原始图片的坐标偏移值获取缺陷图片对应的标注文件，形成标注缺陷图片数据集；将所述第一标注数据集划分为第一训练集和第一验证集，并基于深层网络进行迭代训练，直至获得工件识别模型；将所述标注缺陷图片数据集划分为第二训练集和第二验证集，并基于深层网络进行迭代训练，直至获得缺陷检测模型；将待测图片缩放后输入所述工件识别模型，对输出的识别结果进行剪裁，获得工件区域图片；缩放所述工件区域图片，并将缩放后的图片输入所述缺陷检测模型进行检测，输出缺陷检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 基于深度学习的双阶段卫浴陶瓷表面缺陷检测方法和设备
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