基于语义分割的注射器缺陷检测方法
授权
摘要
本发明提供基于语义分割的注射器缺陷检测方法，包括以下步骤，步骤S1：注射器图像采集，步骤S2：将json文件用代码转换成png掩膜图片，步骤S3：图像处理，即完成了注射器数据集的制作，步骤S4：构建全卷积神经网络模型，将训练数据集输入到语义分割网络中，迭代模型参数后得到收敛的分割模型，步骤S5：对模型进行测试，将测试数据集输入到语义分割网络中，得到注射器分割图，对比原图上的缺陷，判断模型的分割精度，步骤S6：导出模型文件，通过语义分割网络进行缺陷检测，自动判断注射器是否有缺陷相较于传统的人工检测，更加快速和准确，提高制造过程的自动化程度，能大大降低企业成本，同时提高生产率。
基本信息
专利标题 ：
基于语义分割的注射器缺陷检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110910368A
申请号 ：
CN201911138476.0
公开（公告）日 ：
2020-03-24
申请日 ：
2019-11-20
授权号 ：
CN110910368B
授权日 ：
2022-05-13
发明人 ：
黄坤山李俊宇彭文瑜林玉山魏登明
申请人 ：
佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院;佛山市广工大数控装备技术发展有限公司
申请人地址 ：
广东省佛山市南海高新区南海软件科技园创智港A座4楼
代理机构 ：
广州科沃园专利代理有限公司
代理人 ：
徐莉
优先权 ：
CN201911138476.0
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06N3/04 G06N3/08 G06T7/11
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
2022-05-13 ：
授权
2020-04-17 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20191120
申请日 : 20191120
2020-03-24 ：
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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1、
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