申请/专利权人：工极智能科技(苏州)有限公司

申请日：2019-07-31

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN110428408B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06V10/774;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2019.12.03#实质审查的生效;2019.11.08#公开

摘要：本发明基于ELM‑in‑ELM的瑕疵检测方法，步骤如下：1）成像装置进行工件图像成型，后通过ORB算法进行特征点的提取及匹配,进一步提取出当前图像中的感兴趣区域，即工件的图像；2利用ELM‑in‑ELM对提取到的工件图像进行自动特征提取与判别工件是否有瑕疵。

主权项：1.一种基于ELM-in-ELM的瑕疵检测方法，其特征在于：步骤如下：1）成像装置进行工件图像成型，后通过ORB算法进行特征点的提取及匹配，进一步提取出当前图像中的感兴趣区域，即工件的图像；2）利用ELM-in-ELM对提取到的工件图像进行自动特征提取与判别工件是否有瑕疵；ELM-in-ELM为在线学习网络，具有实时性，可以用于实时瑕疵检测形成基于在线学习网络的实施瑕疵检测方法；ELM-in-ELM包括的深度卷积神经网络，通过导入多种不同的瑕疵判断数据进行深度学习，以适应不同检测场合检测；ELM-in-ELM保留了其输入权重随机给定特点的基础上，采用内层多个ELM网络分别训练以及外层ELM网络单独训练的方法将多个ELM网络进行组合，提高了分类的准确性和稳定性；3）采用小样本进行训练，在实际使用过程中针对识别错误的工件图像进行重新训练，使得网络性能不断提高，进而达到检测精度；形成高递进程式的瑕疵检测方法。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 工极智能科技(苏州)有限公司 基于ELM-in-ELM的瑕疵检测方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD