基于視覺的無缺陷樣本深度學習網絡訓練方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201911085284.8 申請日 -
公開（公告）號 CN110852373A 公開（公告）日 2020-02-28
申請公布號 CN110852373A 申請公布日 2020-02-28
分類號 G06K9/62;G06N3/08;G06T7/00 分類 計算；推算；計數;
發(fā)明人 許琦;何志權;何志海 申請（專利權）人 深圳市深視創(chuàng)新科技有限公司
代理機構 深圳市中智立信知識產權代理有限公司 代理人 深圳市深視創(chuàng)新科技有限公司
地址 518000 廣東省深圳市福田區(qū)香蜜湖街道竹子林四路越海家園疊翠閣10C
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提供了一種基于視覺的無缺陷樣本深度學習網絡訓練方法，包括：將產品的原始數據及以往缺陷庫中的缺陷進行融合，從而得到產品缺陷數據；構建深度學習網絡；把訓練數據放入所述網絡中訓練，網絡輸出端則是相應無缺陷的產品，訓練模型，以學習到具有過濾缺陷能力的網絡模型；通過對網絡模型的輸入端和輸出端做一個簡單的差值得到結果圖；對結果圖設置一定的閾值即可得到產品是否有缺陷、以及對應的缺陷位置和大小信息。本發(fā)明避免了收集標記數據的時間和人力導致的生產效率降低問題，進一步地與深度學習算法相結合，可以自動過濾缺陷，從而利用輸入端與輸出端的差值確定出缺陷信息。