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申请/专利权人：常州市新科汽车电子有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的汽车中控面板外观检测方法，方法包括通过图像传感器收集并输入样品按键丝印图像；对样品按键丝印图像进行目标定位，获得样品按键丝印图像坐标；获取待检测产品图像；切割出待检测产品的按键丝印图像；进行模板匹配和亮度测量，得出百分比；与预设阈值进行比对，判定结果；输出结果。本发明将图像处理技术运用到汽车中控面板的外观检测领域，能够方便快捷地得到检测结果，解决了传统需要肉眼检测效率低，读数费时费力，精确度不高的问题。同时将深度学习的神经网络模型引入针对模板的目标定位中，并通过改进使得更加适用于中控面板检测这一场景。
主权项：1.一种基于深度学习的汽车中控面板外观检测方法，其特征在于，按照以下步骤进行：步骤一：通过图像传感器收集并输入样品按键丝印图像；步骤二：对样品按键丝印图像进行目标定位，获得样品按键丝印图像坐标，引入深度学习的神经网络模型，包括：对所有收集的样品按键丝印图像进行标记，确定每张样品按键丝印图像分辨率的大小，分成训练数据集和测试数据集两部分，使用AlexNet卷积神经网络模型，从训练数据集中随机抽取一定数量的按键丝印图像进行训练，测试数据集的图像用于测试；步骤三：通过图像传感器获取待检测产品图像；步骤四：通过步骤二获得训练后所述神经网络模型，对步骤三获得的待检测产品图像进行目标定位，读取待检测按键丝印图像坐标，切割出待检测产品的按键丝印图像；步骤五：进行模板匹配和亮度测量，得出百分比；模板匹配为将步骤四切割出的按键丝印图像与样品中相应位置的图像进行对比；亮度测量为判断待检测产品上各个按键丝印图像的亮度是否保持一致；步骤六：与预设阈值进行比对，判定结果；步骤七：输出结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州市新科汽车电子有限公司 一种基于深度学习的汽车中控面板外观检测方法
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