基于Fast-RCNN的低压电器移印图案缺陷检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202110643854.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113344880A | 公开（公告）日 | 2021-09-03 |
| 申请公布号 | CN113344880A | 申请公布日 | 2021-09-03 |
| 分类号 | G06T7/00（2017.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王伯旺;潘宣尹;陈朝锋;吴世杰;林中寅 | 申请（专利权）人 | 浙江国研智能电气有限公司 |
| 代理机构 | 浙江新篇律师事务所 | 代理人 | 李旻 |
| 地址 | 325600浙江省温州市乐清市乐清经济开发区纬五路222号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供一种基于Fast‑RCNN的低压电器移印图案缺陷检测方法，涉及零件缺陷检测与机器视觉的技术领域。基于Fast‑RCNN的低压电器移印图案缺陷检测方法包括采集图像、图像预处理、输入训练集、输入图像、输出结果。解决了现有技术中，采用电子设备采集说明书面图像的过程中，机器的震动、光线的变化、缺陷位置的千变万化，导致传统的图像处理算法，难以取得良好的检测效果，经常出现漏检、错检现象的技术问题。本发明的深度学习算法，能够对原始图像直接处理，提取用于缺陷检测的特征，高效的网络模块的应用，使得检测速度提升，提高了移印缺陷检测性能。 |
