基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輪轂表面瑕疵在線檢測(cè)方法及系統(tǒng)
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202011523385.1 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開（公告）號(hào) | CN112529893A | 公開（公告）日 | 2021-03-19 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN112529893A | 申請(qǐng)公布日 | 2021-03-19 |
| 分類號(hào) | G06N3/08(2006.01)I;G06T7/00(2017.01)I;G06T7/90(2017.01)I | 分類 | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 張晨民;李丙濤;栗芳;董海濤;劉濤 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 | 鄭州金惠計(jì)算機(jī)系統(tǒng)工程有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 鄭州大通專利商標(biāo)代理有限公司 | 代理人 | 周艷巧 |
| 地址 | 450000河南省鄭州市金水區(qū)楊金路139號(hào)河南外包產(chǎn)業(yè)園C8-1 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明屬于輪轂瑕疵檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輪轂表面瑕疵在線檢測(cè)方法及系統(tǒng)，該方法中包含：通過分塊拍攝來采集輪轂表面圖像，每次拍攝均兼顧輪轂相鄰分塊區(qū)域；利用濾波器對(duì)輪轂表面圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并提取獲取濾波后數(shù)據(jù)的圖像特征；利用已訓(xùn)練優(yōu)化的瑕疵等級(jí)預(yù)測(cè)模型對(duì)圖像特征進(jìn)行分類識(shí)別，獲取當(dāng)前輪轂缺陷的等級(jí)信息。本發(fā)明通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的特征提取能力來獲取輪轂表面瑕疵的遮罩圖像以及瑕疵的相應(yīng)等級(jí)信息，降低勞動(dòng)強(qiáng)度和工作量，提升效率，具有較好的應(yīng)用價(jià)值。?? |
