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申请/专利权人：光线视觉株式会社
申请日：2021-11-16
公开（公告）日：2024-07-02
公开（公告）号：CN118284803A
主分类号：G01N21/88
分类号：G01N21/88;G06T7/00;G06T7/20;G06N3/08;G06T7/60
优先权：["20211115 KR 10-2021-0156579"]
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.19#实质审查的生效;2024.07.02#公开
摘要：本发明涉及基于人工智能的材料缺陷图像生成方法及缺陷检测系统。根据本发明的一个实施例的缺陷检测系统包括数据生成部，其利用缺陷图像生成多个虚拟良品图像或多个虚拟缺陷图像；学习部，其利用生成的虚拟良品图像或生成的虚拟缺陷图像训练用于缺陷检测的模型；以及缺陷检测部，其利用训练的模型检测输入图像是否有缺陷。其中，学习数据生成部分析缺陷图像的种类或分布来检测缺陷形态或背景形态，根据检测的缺陷形态或背景形态生成不同种类、数量或分辨率的虚拟良品图像或虚拟缺陷图像。因此，本发明考虑实际缺陷图像的种类和分布生成虚拟图像使得虚拟缺陷图像虚拟良品图像能够尽量具有多个种类和均匀的分布，因此用该虚拟图像训练的模型可在实际使用中能够面临的多种状况下使用。
主权项：1.一种缺陷检测系统，其特征在于，包括：学习数据生成部，其利用缺陷图像生成多个虚拟良品图像或多个虚拟缺陷图像；学习部，其利用生成的所述虚拟良品图像或生成的所述虚拟缺陷图像训练用于缺陷检测的模型；以及缺陷检测部，其利用训练的所述模型检测输入图像是否有缺陷，所述学习数据生成部分析所述缺陷图像的种类或分布来检测缺陷形态或背景形态，根据检测的所述缺陷形态或背景形态生成不同种类、数量或分辨率的所述虚拟良品图像或所述虚拟缺陷图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 光线视觉株式会社 考虑实际缺陷图像的种类和分布的基于人工智能的材料缺陷检测系统及方法
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