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一种基于改进DeepLabv3+网络模型的铸件表面缺陷识别方法.pdfVIP

一种基于改进DeepLabv3+网络模型的铸件表面缺陷识别方法.pdf

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    本发明提供了一种基于改进DeepLabv3+网络模型的铸件表面缺陷识别方法包括如下步骤：步骤S1、采集铸件图像数据集，获得训练集和测试集；步骤S2、构建网络模型，并通过训练集和测试集对网络模型进行数据训练和修正，生成缺陷检测网络；步骤S3、设计缺陷检测网络的损失函数；步骤S4、所述缺陷检测网络识别并输出铸件缺陷检测结果，并显示检测时长。本发明采用深度学习的方法对铸件表面缺陷进行识别，提升了缺陷识别的精度和速度，为工业铸件质量检测提供新思路。

    (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112967271 B (45)授权公告日 2022.04.19 (21)申请号 202110317123.8 G06V 10/26 (2022.01)

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