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基于卷积神经网络进行物品图像缺陷检测的方法及装置【异议或纠错】

档案编号: CQ-800-6201-4619
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06T7/00;G06T7/136;G01N21/88类
授权状态: 已授权
档案内容: 本申请提供基于卷积神经网络进行物品图像缺陷检测的方法及装置,该方法包括:获取物品图像的像素切割成固定尺寸图像,提取所述固定尺寸图像的像素值并转化为图像像素点的数据矩阵;根据所述数据矩阵将所述固定尺寸图像进行灰度归一化、滤波处理、阈值分割处理得到预处理图像数据;根据所述预处理图像数据及其物品图像缺陷类型进行训练,得到物品图像缺陷检测的卷积神经网络;获取待检测物品图像得到待检测物品图像的预测数据,将所述待检测物品图像的预测数据代入所述卷积神经网络得到所述待检测物品图像的缺陷检测结果。本发明能够实现准确、高效且低成本的物品图像缺陷检测。
附件下载:  (原始资料备查)

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