表面缺陷检测模型训练方法、表面缺陷检测方法及系统

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专利状态

表面缺陷检测模型训练方法、表面缺陷检测方法及系统

有效

专利申请进度

申请

2021-05-19

申请公布

2021-08-06

授权

2023-07-07

预估到期

2041-05-19

专利基础信息

申请号	CN202110548337.6	申请日	2021-05-19
申请公布号	CN113222950A	申请公布日	2021-08-06
授权公布号	CN113222950B	授权公告日	2023-07-07
分类号	G06T7/00;G06N3/0464;G06N3/08
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	广东奥普特科技股份有限公司
申请人地址	广东省东莞市长安镇锦厦社区河南工业区锦升路8号

专利法律状态

2023-07-07

授权

状态信息

授权
2021-08-24

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G06T7/00；申请日:20210519
2021-08-06

公布

状态信息

公布

摘要

本发明公开了一种表面缺陷检测模型训练方法、表面缺陷检测方法及系统，其中表面缺陷检测模型训练方法包括：获取产品的正常图片和与产品无关的外部图片；将所述正常图片和所述外部图片输入到基于深度神经网络的表面缺陷检测模型中，对基于深度神经网络的表面缺陷检测模型进行训练，得到表面缺陷检测模型。本发明无需采集带有缺陷的产品图片，仅需采集产品的正常图片和与产品无关的外部图片就能训练得到表面缺陷检测模型，解决了现有技术中带有缺陷的产品图片采集困难、集采成本高以及缺陷与否阈值难以确定等问题，模型的可靠性较高，适于大范围推广应用。

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