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申请/专利权人：北京壹码科技有限公司
摘要：本发明提出了一种基于人工智能的瓶盖缺陷检测方法及系统，目的是在不需要异常数据的情况下进行训练，仅利用正常样本即可实现高泛化性能，充分学习正样本的特征表示，显著降低漏检和误检概率，减少了人力和物力的浪费，首先使用EfficientNetV1模型作为预训练网络，抽取卷积层特征作为网络输入，设计了层次化特征提取器，利用卷积神经网络各层次的表征能力建模高斯空间；在特征学习阶段采取分块处理，提出混合高斯判别模块，融合高斯混合模型策略进行逐像素概率密度估计，设计了权重分配机制以强调低频特征在高斯空间中的作用，在推理阶段，开发了一种基于稳健协方差行列式估计的最小马氏距离计算方法作用于MMAHS模块实现瓶盖异常检测。
主权项：1.一种基于人工智能的瓶盖缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.拍摄生产工厂中瓶盖图像，构建瓶盖数据集，将数据集进行预处理；S2.将经过预处理和增强后的正常图像输入到MGAD网络模型中，得到学习后的正样本特征分布；其中，所述MGAD模型包括：使用层次化特征提取器抽取预训练网络EfficientNetV1第3、4、5模块卷积末层特征输入至分布学习阶段；在混合高斯判别模块中融合高斯混合模型GMM策略进行逐像素概率密度估计，设计权重分配机制赋予不同类别特征分布的同比例抽取概率，根据正常样本的形态样貌；引入基于稳健协方差行列式MCD方法计算保存正样本的高斯分布，通过最小稳健马氏距离计算方法实现瓶盖异常检测；S3.将待检测图像输入至所述瓶盖异常检测模型MGAD，得到图像的异常分割图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京壹码科技有限公司 一种基于人工智能的瓶盖缺陷检测方法及系统
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