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本发明提供一种基于图像立方体与深度学习的VR镜片缺陷检测方法及系统，本发明收集一批离线缺陷样本库，以YOLOV8网络为基础，进行网络的优化，构建一种轻量级的卷积神经网络，同将样本进行训练，生成图像分类、Anchor‑Free缺陷检测和实例分割的高效算法。每次检出时只要将提取的缺陷切片图给到训练好的深度学习分类模型中就可以输出检出与分类结果。本发明能够满足厚度不一的VR镜片模组的细微缺陷检测与分类，准确度高。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117197550A
(43)申请公布日2023.12.08
(21)申请号202311109966.4G06V10/25(2022.01)
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