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本发明提供一种基于卷积神经网络的宽厚板轮廓检测方法，首先制作样本数据集，并构建卷积神经网络模型，然后利用样本数据集对网络模型进行训练，利用训练好的卷积神经网络将图像的高层语义信息与底层特征信息相结合，对宽厚板和背景进行有效分割；通过对分割后的图像进行边缘亚像素提取，最终获得宽厚板精确轮廓，本发明提供的方法学习能力强，可以有效抑制背景的干扰，对于不同对比度的原始图像，无需更改模型参数就可以有效地提取宽厚板轮廓，具有较强的鲁棒性。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112184655 A
(43)申请公布日 2021.01.05
(21)申请号 202011017558.2 G06T 7/136 (2017.01)
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