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一种基于深度学习的瑕疵检测系统及方法
| 专利名称： | 一种基于深度学习的瑕疵检测系统及方法 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的瑕疵检测系统，包括：皮带传输装置、线扫相机和与之连接的镜头、PC主机和云端；所述PC主机内设置有图像处理软件，通过图像处理软件进行瑕疵检测和处理，同时将处理结果显示并上传至云端，云端进行大数据分析。本发明还公开了一种基于深度学习的瑕疵检测方法，本发明引入深度学习的AI算法，对图片中瑕疵特征进行高效、高识别率识别与提取。人工投入少，图像处理软件检测性能维护成本低。兼容能力强，在面临产品更新换代的情况下，图像处理软件算法方面无需另行开发，只需多收集产品样本进行学习训练，便能很快满足新产品的瑕疵检测应用。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 江苏;32 |
| 申请人： | 苏州天准科技股份有限公司 |
| 发明人： | 曹葵康;邵新华;杨晓冬;殷浩;崔学理 |
| 专利状态： | 有效 |
| 发布日期： | 2019-01-01T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201810200744.6 |
| 公开号： | CN108445011A |
| 代理机构： | 苏州国诚专利代理有限公司 32293 |
| 代理人： | 龙艳华 |
| 分类号： | G01N21/88(2006.01)I;G;G01;G01N;G01N21;G01N21/88 |
| 申请人地址： | 215163 江苏省苏州市高新区培源路5号 |
| 主权项： | 1.一种基于深度学习的瑕疵检测系统，其特征在于，包括：皮带传输装置，用于传输被测产品；线扫相机和与之连接的镜头，二者用于扫描皮带传输装置上的被测产品，将采集到的产品表面图像发送至PC主机处；所述PC主机内设置有图像处理软件，通过图像处理软件进行瑕疵检测和处理，同时将处理结果显示并上传至云端；所述云端进行大数据分析。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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