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公开(公告)号：CN116486167A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310471461.6
申请日：2023-04-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种面向工业视觉质检的两阶段缺陷检测方法，属于图像识别领域。首先，通过工业环境下的目标物体的数据收集，建立数据集。其次，搭建两阶段缺陷检测网络模型，图像通过网络模型后，第一阶段能够得到局部缺陷的存在，第二阶段来预测缺陷的类型。最后，通过预测的类型来判别产品是否能够符合质量标准。本方法具有高精度的缺陷检测性能，并且借鉴了深度学习中自动提取目标的特性能够进行多种类别的缺陷检测。
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