申请/专利权人：达利(中国)有限公司

申请日：2023-12-06

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117830225A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/045;G06N3/0475;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明为一种基于深度学习的服用纽扣缺陷检测与计数方法，包括以下步骤：S1：采集纽扣缺陷数据；S2：纽扣缺陷样本扩充；S3：纽扣缺陷数据标签制作；S4：训练数据划分；S5：纽扣缺陷检测模型训练；S6：采集服用纽扣图像并输入到训练好的纽扣缺陷检测模型进行缺陷检测；S7：对检测到的缺陷数量进行统计。本发明的优点是：利用生成对抗网络生成伪纽扣缺陷图像以实现自动数据扩充，缓解的缺陷检测模型过拟合问题，增加了模型的鲁棒性；纽扣缺陷检测模型在检测到缺陷后，可以将缺陷样本作为纽扣缺陷仿真网络样本数据，继续输入到仿真网络，实现从仿真到检测到仿真的循环流程；将纽扣缺陷检测模型与缺陷追踪模型结合，兼具纽扣缺陷检测和统计功能。

主权项：1.一种基于深度学习的服用纽扣缺陷检测与计数方法，其特征是：包括以下步骤：S1：采集纽扣缺陷数据；S2：纽扣缺陷样本扩充；S3：纽扣缺陷数据标签制作；S4：训练数据划分，将制作好的训练标签和对应的图像数据进行格式转化，并按一定比例随机划分训练集、验证集和测试集；S5：纽扣缺陷检测模型训练；S6：采集服用纽扣图像并输入到训练好的纽扣缺陷检测模型进行缺陷检测；S7：对检测到的缺陷数量进行统计。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 达利(中国)有限公司 一种基于深度学习的服用纽扣缺陷检测与计数方法

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