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一种基于神经网络的玻璃盖板凹凸型瑕疵检测与分类方法。首先利用凹凸型瑕疵的成像原理,设计了一种图像增强算法来生成凸显瑕疵位置的增强图像,通过增强图像来快速定位瑕疵位置,生成置信度非常高的建议候选框。然后结合改进的目标检测深度神经网络进行瑕疵分类、回归框定位以及进行像素级瑕疵区域预测。同时针对网络在训练时正负样本不平衡问题,提出了一种样本采样方案用来获取类别平衡的训练数据。该方法可以有效的提高瑕疵检测的速度和精度,进而增强产品生产过程中瑕疵检测环节的整体性能。
(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 113240626 A
(43)申请公布日 2021.08.10
(21)申请号 202110377130.7
(22)申请日 2021.04.08
(71)申请人 西安
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