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本发明提供了一种基于不确定度的工业缺陷程度推断方法及系统，包括：步骤1：根据工业产品的原始图像数据，得到训练图像数据；步骤2：根据卷积神经网络模型和全卷积神经网络，构建待训练检测模型；步骤3：使用训练图像数据对待训练检测模型进行训练，得到已训练检测模型；步骤4：根据已训练检测模型输出的不确定度数值推断工业产品的工业缺陷程度。与现有技术相比，本发明使用不确定度推断当前工业产品的缺陷程度，避免了工业质检指标过于单一，对质量粗糙离散分类，标注质量较差样本影响模型性能等问题。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114529523 A
(43)申请公布日 2022.05.24
(21)申请号 202210143237.X G06N 3/08 (2006.01)
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