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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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