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申请/专利权人：万创(苏州)视觉科技有限公司
摘要：本申请公开一种AI智能表面划伤缺陷检测方法和系统，所述方法包括：采集包括待检测产品各种表面划伤缺陷的产品图像作为训练数据；对采集到的产品图像进行预处理；从预处理后的产品图像中提取出能够表征表面划伤缺陷的特征；使用机器学习算法对提取的特征进行训练，构建出能够识别表面划伤缺陷的检测模型，并对检测模型进行训练；将待检测的产品图像输入到训练好的检测模型中，通过检测模型预测是否存在表面划伤缺陷以及缺陷的位置和程度。本申请基于深度学习神经网络的算法，避免了传统检测的弊端，适应性高，实现更精确检测数据性能，其判断标准可依据实际需求进行调节，利于提高缺陷检测时缺陷识别、缺陷标记的精确度和鲁棒性。
主权项：1.一种AI智能表面划伤缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：采集包括待检测产品各种表面划伤缺陷的产品图像作为训练数据；对采集到的产品图像进行预处理；从预处理后的产品图像中提取出能够表征表面划伤缺陷的特征；使用机器学习算法对提取的特征进行训练，构建出能够识别表面划伤缺陷的检测模型，并对检测模型进行训练；将待检测的产品图像输入到训练好的检测模型中，通过检测模型预测是否存在表面划伤缺陷以及缺陷的位置和程度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 万创(苏州)视觉科技有限公司 一种AI智能表面划伤缺陷检测方法和系统
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