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基于机器学习的缺陷检测方法、装置和电子设备 

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申请/专利权人:苏州唯景视觉科技有限公司

摘要:本发明提供的基于机器学习的缺陷检测方法、装置和电子设备,涉及机器学习领域;方法包括:获取工业产品表面正常图像和表面缺陷图像并进行预处理,获得工业产品表面图像数据集;其中,预处理过程为根据目标方形模板对获取图像进行图像修整,包括图像裁剪和补黑像素;根据表面图像数据集,训练基于机器学习的缺陷检测模型,该模型为卷积神经网络模型,其架构包括卷积层、激活函数以及多个池化层;接收实时拍摄的工业产品表面图像并进行预处理,获得待检测表面图像;将待检测表面图像输入基于机器学习的缺陷检测模型,输出缺陷检测结果。本发明通过对工业产品样本数据进行有限扩充,同时采用像素尺寸限定的方式提升模型检测准确度。

主权项:1.一种基于机器学习的缺陷检测方法,其特征在于,包括如下步骤:获取工业产品表面正常图像和工业产品表面缺陷图像并进行预处理,获得工业产品表面图像数据集;其中,所述预处理过程为根据目标方形模板对获取图像进行图像修整,所述图像修整包括图像裁剪和补黑像素;根据所述工业产品表面图像数据集,训练基于机器学习的缺陷检测模型,所述基于机器学习的缺陷检测模型为卷积神经网络模型,其架构包括卷积层、激活函数以及多个池化层;接收实时拍摄的工业产品表面图像,对所述工业产品表面图像进行预处理,获得待检测表面图像;将所述待检测表面图像输入所述基于机器学习的缺陷检测模型,输出缺陷检测结果。

全文数据:

权利要求:

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