基于深度學(xué)習(xí)的薄膜瑕疵檢測(cè)方法
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202011099999.1 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN112132828A | 公開(kāi)（公告）日 | 2020-12-25 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN112132828A | 申請(qǐng)公布日 | 2020-12-25 |
| 分類號(hào) | G06T7/00(2017.01)I | 分類 | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 吳浩楠;王慧燕 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 | 浙江小芃科技有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 杭州奧創(chuàng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 | 代理人 | 王佳健 |
| 地址 | 310018浙江省杭州市下沙高教園區(qū)學(xué)正街18號(hào) | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的薄膜瑕疵檢測(cè)方法。該發(fā)明包括以下步驟：首先根據(jù)yolov5的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在coco數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行訓(xùn)練得到一個(gè)預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)；然后通過(guò)對(duì)所述的預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào)，在薄膜數(shù)據(jù)庫(kù)上學(xué)習(xí)一個(gè)新的網(wǎng)絡(luò)模型，即目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)；最后將目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)模型加載到系統(tǒng)中，將相機(jī)采集的實(shí)時(shí)薄膜數(shù)據(jù)載入系統(tǒng)中進(jìn)行檢測(cè)。本發(fā)明主要針對(duì)薄膜瑕疵小，難以識(shí)別檢測(cè)出，淺層特征重復(fù)利用，對(duì)淺層參數(shù)與特征金字塔簡(jiǎn)單相加操作。由于參數(shù)量沒(méi)有增加，只是增加了特征相加操作，在與原模型的檢測(cè)速度相當(dāng)情況下，使得對(duì)薄膜上的小瑕疵檢測(cè)精準(zhǔn)度更高。?? |
