基于神经网络模型的地板缺陷检测方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开一种基于神经网络模型的地板缺陷检测方法，包括以下步骤：步骤一：通过工业线阵相机采集地板缺陷数据，并根据对象特性与背景特点采用合适的数据增广策略，制作缺陷数据集；步骤二：用神经网络构建检测框架，特征提取网络采用全卷积神经网络；整体检测框架包括自底向上路径、自顶向下路径和侧边路径；最终在38×38和76×76共两个检测层级实现对地板缺陷的检测。该方法具有检测准确率高、硬件负载低的特点。
基本信息
专利标题 ：
基于神经网络模型的地板缺陷检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114494250A
申请号 ：
CN202210338119.4
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2022-04-01
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张伟蔡振宇许超李传祥孙恺
申请人 ：
浙江大学湖州研究院
申请人地址 ：
浙江省湖州市西塞山路819号南太湖新区科技创新综合体B1、B2幢2-3层
代理机构 ：
上海新隆知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
金利琴
优先权 ：
CN202210338119.4
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06V10/32 G06V10/25 G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 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
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20220401
申请日 : 20220401
2022-05-13 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
