一种基于孪生残差网络的二阶段多分类工业图像缺陷检测方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于孪生残差网络的二阶段多分类缺陷检测方法，将待检测图像与其模板信息共同输入到网络中，提取差异特征，并将差异特征按照残差网络设计思想结合到以模板信息为输入的残差网络中，提取多分类特征；利用差异特征训练二分类检测网络；使用检测网络的提案检测框用于多分类检测网络的训练，完成缺陷多分类检测任务。本发明中，孪生网络结构与残差网络结构解耦了缺陷与模板信息，使得网络更加明确地学习缺陷部分与分类部分，并且具有很强的迁移能力，同时结合了二分类检测网络与多分类检测网络的特点和优势，设计出了既能准确检测出缺陷又能准确多分类的网络结构。
基本信息
专利标题 ：
一种基于孪生残差网络的二阶段多分类工业图像缺陷检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114581722A
申请号 ：
CN202210285597.3
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-22
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张逸为郑军
申请人 ：
聚时科技（上海）有限公司
申请人地址 ：
上海市杨浦区杨树浦路2300号3B层B02-59室
代理机构 ：
襄阳蒲公英知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
汤天鹏
优先权 ：
CN202210285597.3
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/774 G06K9/62 G06T7/00
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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