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申请/专利权人：广东速美达自动化股份有限公司
摘要：本发明涉及机器视觉技术领域，公开了一种检测电子烟生产线的产品缺陷的方法、装置、计算机可读存储介质及计算机程序产品。所述方法包括：利用训练样本库进行深度学习模型的训练，得到用于OCR检测的字符识别模型；采用字符识别模型对待检产品的图像进行识别检测，对能识别出缺陷种类的NG产品根据缺陷种类进行自动分类，或，通知工作人员对不能识别出缺陷种类的NG产品的图像进行人工标注。本发明将传统的OCR检测和深度学习进行结合，为实现字符检测智能化开辟了道路，让机器视觉系统有了“大脑”，并且，其还可以在实际生成过程中不断积累经验，使检测结果越来越精准，极大地提高了生成效率。
主权项：1.一种检测电子烟生产线的产品缺陷的方法，其特征在于，包括：收集正常品和各种各样的残次品的图片样本，构建训练样本库；利用训练样本库进行深度学习模型的训练，得到用于OCR检测的字符识别模型；采用字符识别模型对待检产品的图像进行识别检测，确定待检产品是否为NG产品，以及识别NG产品的缺陷种类；对能识别出缺陷种类的NG产品根据缺陷种类进行自动分类；或，对不能识别出缺陷种类的NG产品的图像进行人工标注，并利用人工标注的图像对所述字符识别模型进行再训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东速美达自动化股份有限公司 一种检测电子烟生产线的产品缺陷的方法、装置、计算机可读存储介质及计算机程序产品
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