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申请/专利权人：苏州密卡特诺精密机械有限公司
摘要：本申请涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的圆孔毛边缺陷检测方法、系统及存储介质，其中方法包括采集圆孔图像并对圆孔图像进行预处理；获取训练图像集，其中训练图像集包括已知的圆孔图像集，其中圆孔图像集中每一张圆孔图像均标注是否存在毛边缺陷，以圆孔图像集作为输入，有无毛边缺陷作为输出对预设的神经网络模型进行训练得到缺陷检测模型；将圆孔图像输入至缺陷检测模型，输出第一检测结果；基于径向投影和边缘偏离度分析对圆孔图像进行几何缺陷验证，生成第二检测结果；基于第一检测结果和第二检测结果生成最终的检测结果。本申请能够提升圆孔毛边缺陷的准确性。
主权项：1.一种基于深度学习的圆孔毛边缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：采集圆孔图像并对所述圆孔图像进行预处理；获取训练图像集，其中所述训练图像集包括已知的圆孔图像集，所述圆孔图像集中每一张所述圆孔图像均标注是否存在毛边缺陷，以所述圆孔图像集作为输入，有无毛边缺陷作为输出对预设的神经网络模型进行训练得到缺陷检测模型；将所述圆孔图像输入至所述缺陷检测模型，输出第一检测结果；基于径向投影和边缘偏离度分析对所述圆孔图像进行几何缺陷验证，生成第二检测结果；基于所述第一检测结果和所述第二检测结果生成最终的检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州密卡特诺精密机械有限公司 基于深度学习的圆孔毛边缺陷检测方法、系统及存储介质
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