基于超小样本训练高效质检模型的方法及系统
公开
摘要
本发明公开了一种基于超小样本训练高效质检模型的方法及系统，涉及质量检测技术领域，包括：确定采集种类，包括要检测的瑕疵品种类和正常品种类，按照瑕疵大小占总样品大小的百分比分为N个等级，采集小样品；对各种类、各等级的小样品进行模拟扩充；随机抽样组成训练集、验证集合、测试集，并对每个集合打乱排序；Squeezenet Pro训练质检模型；测试模型结果；根据精度和测试次数控制下一步跳转；发布完成模型。本发明保证在样本数非常少的情况下，达到几十万样本数训练的深度学习模型的效果，从而更好的应用于工业质量检测中。
基本信息
专利标题 ：
基于超小样本训练高效质检模型的方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114577812A
申请号 ：
CN202210197654.2
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2018-08-15
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
罗晓忠毛子靖
申请人 ：
心鉴智控（深圳）科技有限公司
申请人地址 ：
广东省深圳市福田区华强北街道福强社区振华路中电迪富大厦4层
代理机构 ：
北京方圆嘉禾知识产权代理有限公司
代理人 ：
王月松
优先权 ：
CN202210197654.2
主分类号 ：
G01N21/88
IPC分类号 ：
G01N21/88 G06K9/62 G06V10/774 G06V10/764 G06T7/00 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01N
借助于测定材料的化学或物理性质来测试或分析材料
G01N21/00
利用光学手段，即利用亚毫米波、红外光、可见光或紫外光来测试或分析材料
G01N21/84
专用于特殊应用的系统
G01N21/88
测试瑕疵、缺陷或污点的存在
法律状态
2022-06-03 ：
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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