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申请/专利权人：南京信息职业技术学院
摘要：本发明提供一种工业品表面瑕疵检测方法和装置。针对产品质量采用人工方式检测导致检测效率较低的问题，充分利用图像的高层语义特征及低层的细节特征，提高对小目标的识别能力，运用深度学习相关技术，构造了基于改进YOLOv3网络的小目标检测算法。在图像上进行卷积神经网络的训练，对融合特征进行瑕疵分类和位置回归，基于所构建的检测模型的置信度，对最终获得的所有结果进行假定处理，输出瑕疵的边界框和分类。方法解决瑕疵品检测标签重写和聚类问题，试验结果表明，基于机器视觉的工业品表面瑕疵检测方法效率高、精度高、成本低，环境适应性强。
主权项：1.一种工业品表面瑕疵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取工业品的表面视频图像；对所述视频图像进行提取，获取含有瑕疵信息的图像；先输入一张RGB的原始图像，然后陆续会有三个不同标准数值的作为结果，涵盖了基于区别标准的多个结果。对所述含有瑕疵信息的图像进行训练，分析工业品表面区域，得到瑕疵区域，瑕疵区域所在的工业品即为不良品。
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百度查询： 南京信息职业技术学院 一种工业品表面瑕疵检测方法和装置
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