一种基于可微分神经网络架构搜索的缺陷检测方法及系统
公开
摘要
本发明公开了一种基于可微分神经网络架构搜索的缺陷检测方法及系统。所述方法，将待检测样本和正常背景样本输入缺陷检测模型中，得到待检测样本的缺陷检测结果；其中，缺陷检测模型包括依次连接的训练好的骨干网络、正常样本参考模块、多尺度融合模块和分割网络；骨干网络是采用可微分神经网络架构进行搜索得到的；正常样本参考模块输出多尺度对比参考图，为缺陷检测过程提供正常样本参考机制；多尺度融合模块基于多尺度信息融合机制得到待检测样本的融合特征图；分割网络基于多尺度对比参考图对待检测样本的融合特征图进行分割，得到待检测样本的缺陷检测结果。本发明能实现对产品缺陷的自动检测，提高检测的准确度和泛化性。
基本信息
专利标题 ：
一种基于可微分神经网络架构搜索的缺陷检测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114299000A
申请号 ：
CN202111598119.X
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-24
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
吴晓军瞿豪豪
申请人 ：
哈尔滨工业大学（深圳）
申请人地址 ：
广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区
代理机构 ：
北京高沃律师事务所
代理人 ：
刘芳
优先权 ：
CN202111598119.X
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06N3/04 G06N3/08
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
2022-04-08 ：
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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