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2023-05-28 发布于四川
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一种基于深度学习的铝压铸件表面缺陷检测方法.pdf

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本发明公开是关于一种基于深度学习的铝压铸件表面缺陷检测方法，涉及数字图像处理技术领域。包括：通过光度立体法，将多张不同角度照明的图片合成一张格式的图片，使缺料、划伤等缺陷更加明显；应用深度学习方法，训练出目标检测模型，检测图像中的缺陷。本发明采用普通FA镜头和定制的环形光源来完成光度法的打光。环形光源平均分成四部分，使用控制程序依次控制每部分光源的开光，每次只亮一部分，且同时采集图像。采集完图像后，使用光度立体法将四张图像合成一张tiff格式图像。从合成的图像可以看到，划伤等缺陷被明显地呈现出来

(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 112345539 A (43)申请公布日 2021.02.09 (21)申请号 202011225995.3 G06T 5/50 (2006.01)

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