一种图像级标签缺省的手机屏幕缺陷检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202110403327.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113096101A | 公开（公告）日 | 2021-07-09 |
| 申请公布号 | CN113096101A | 申请公布日 | 2021-07-09 |
| 分类号 | G06T7/00（2017.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 张成英;李缃珍 | 申请（专利权）人 | 深圳市玻尔智造科技有限公司 |
| 代理机构 | 杭州九洲专利事务所有限公司 | 代理人 | 张羽振 |
| 地址 | 518110广东省深圳市龙华区观澜街道大富社区大富工业区20号硅谷动力智能终端产业园A5栋101 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种图像级标签缺省的手机屏幕缺陷检测方法，包括步骤：搭建概率模型，分别构建预测分布模型和条件分布模型；定义目标检测损失函数来建立学习模型；使用坐标下降优化策略进行学习模型优化；通过迭代来修正预测网络，并对条件网络进行学习。本发明的有益效果是：本发明提出的图像级标签缺省的手机屏幕缺陷检测方法，使用基于弱监督的机器学习方法，搭建了一种端到端的概率检测模型，应用离散DISCO网络进行模型实现，可以在手机屏幕缺陷的图像级标签缺省现实场景下，进行自动且高效的缺陷检测；在工业应用上具有重大应用价值，可以节约企业生产成本，并保护消费者权益。 |
