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申请/专利权人：南京华视智能科技股份有限公司
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的涂布陶瓷区虚边检测方法，属于目标检测的技术领域，采集涂布图像数据，将预处理后的涂布图像输入基于轻量级网络YOLOv5‑Lite训练的陶瓷区检测模型，得到陶瓷区位置及类型；构建粗定位的虚边ROI区域，将ROI区域映射回原图，得到待检测虚边图像，并对待检测虚边图像进行局部对比度增强；建立改进的YOLOv5网络作为虚边检测模型，将待检测虚边图像输入训练好的虚边检测模型，模型输出虚边检测结果；解析虚边检测结果，得到虚边在原涂布图像坐标系中的位置和尺寸信息。本发明实现了在复杂涂布生产环境中的高精度实时虚边检测。
主权项：1.一种基于深度学习的涂布陶瓷区虚边检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、通过工业相机采集涂布图像数据，并对采集数据进行预处理，预处理包括：灰度化、高斯模糊和图像缩放；步骤S2、将预处理后的涂布图像输入陶瓷区检测模型，得到陶瓷区的位置及类型；步骤S3、根据陶瓷区的位置及类型构建粗定位的虚边ROI区域，将虚边ROI区域映射回原图，得到待检测虚边图像，并对待检测虚边图像进行局部对比度增强；步骤S4、通过引入注意力机制、添加小目标检测层、更改上采样方式与损失函数对原YOLOv5网络进行改进，得到改进的YOLOv5网络，使用虚边检测数据集对改进的YOLOv5网络进行训练，得到虚边检测模型，将待检测虚边图像输入虚边检测模型，虚边检测模型输出虚边检测结果；步骤S5、解析虚边检测结果，得到虚边在原涂布图像坐标系中的位置和尺寸信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京华视智能科技股份有限公司 一种基于深度学习的涂布陶瓷区虚边检测方法
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