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申请/专利权人：北伯林顿铁路公司
摘要：在一实施例中，一种方法包括以下步骤：通过缺陷检测器模块接收物理对象的图像，并通过缺陷检测器模块，使用一个或多个机器学习算法将来自物理对象的图像的一个或多个第一特征分类为一个或多个第一分类。所述方法还包括以下步骤：通过缺陷检测器模块分析所述一个或多个第一分类，以及通过缺陷检测器模块，基于分析一个或多个第一分类来确定物理对象包括缺陷。
主权项：1.一种检测物理对象的缺陷的方法，其特征在于，包括以下步骤：通过缺陷检测器模块，接收物理对象的图像；通过所述缺陷检测器模块，使用一个或多个机器学习算法将来自所述物理对象的所述图像的一个或多个第一特征分类为一个或多个第一分类；通过所述缺陷检测器模块，分析所述一个或多个第一分类；通过所述缺陷检测器模块，基于分析所述一个或多个第一分类来确定所述物理对象包括缺陷；通过所述缺陷检测器模块，使用所述一个或多个机器学习算法将来自所述物理对象的所述图像的一个或多个第二特征分类为一个或多个第二分类，其中将所述一个或多个第二特征分类为一个或多个第二分类包括将所述一个或多个第二特征分类为所述物理对象的一个或多个组件；以及通过所述缺陷检测器模块，将所述图像裁剪到所述一个或多个第二特征周围的区域以创建所述物理对象的所述一个或多个组件的裁剪图像；其中，将来自所述物理对象的所述图像的所述一个或多个第一特征分类为一个或多个第一分类的步骤包括将来自所述物理对象的所述裁剪图像的所述一个或多个第一特征分类为一个或多个第一分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北伯林顿铁路公司 用于确定物理对象的缺陷的系统及方法
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