一种工件检测方法、模型训练方法及设备
授权
摘要

本申请公开了一种工件检测方法、模型训练方法及设备,包括:利用第一组训练数据对第一层卷积神经网络进行训练,其中以原始图像样本作为输入,以能够用于确定工件图像的第一信息作为输出;原始图像样本包括正样本和负样本;利用第二组训练数据,对第二层卷积神经网络进行训练,其中以工件图像作为输入,以能够用于确定工件位置关键点图像的第二信息作为输出;利用第三组训练数据,对第三层卷积神经网络中的N个卷积神经网络进行训练,其中在每次对第三层卷积神经网络中的任一个卷积神经网络进行训练时,以一个工件位置关键点图像作为输入,以该工件位置关键点的坐标作为输出。本申请能够有效提升工件检测的检测效率、检测精度以及适用范围。

基本信息
专利标题 :
一种工件检测方法、模型训练方法及设备
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN108694716A
申请号 :
CN201810462298.6
公开(公告)日 :
2018-10-23
申请日 :
2018-05-15
授权号 :
CN108694716B
授权日 :
2022-05-17
发明人 :
陈国栋周玉强王正王振华孙立宁
申请人 :
苏州大学
申请人地址 :
江苏省苏州市吴中区吴中大道1188号
代理机构 :
北京集佳知识产权代理有限公司
代理人 :
罗满
优先权 :
CN201810462298.6
主分类号 :
G06T7/00
IPC分类号 :
G06T7/00  G06T7/80  G06N3/04  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-05-17 :
授权
2018-11-16 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20180515
2018-10-23 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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