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2023-06-12 发布于四川
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本发明涉及基于深度迁移学习的烟支缺陷检测方法，属于烟支缺陷检测、图像处理技术领域。本发明通过CCD工业相机获取数据集，通过对图像裁剪、压缩、图像标准化等操作生成新的数据集；将数据集按7:3成训练集和测试集；获取VGG19网络模型，改进网络全连接层，将模型全连接层以前的所有网络作为瓶颈层，冻结瓶颈层的权重值并加入新的全连接层从而开始迁移学习；添加二分类SoftMax层进行检测分类、计算准确率、训练保存网络模型；获取并处理待检测烟支图片，调用已训练的网络模型进行预测分类。本发明所提供的基于深度迁移

(19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113034483 B (45)授权公告日 2022.06.10 (21)申请号 202110373047.2 CN 109800796 A,2019.05.24 (22)申请日 20

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