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天准科技申请基于卷积神经网络的缺陷检测方法和缺陷检测装置专利，实现对产品图像中缺陷的高效、准确检测
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2026-02-10【创新技术】52人已围观
简介金融界2024年4月10日消息，据国家知识产权局公告，苏州天准科技股份有限公司申请一项名为“基于卷积神经网络的缺陷检测方法和缺陷检测装置“，公开号CN117853452A，申请日期为2024年1月。专利摘要显示，本发明提供了一种基于卷积神经网络的缺陷检测方法和缺陷检测装置，属于基于神经网络的图像处理...
金融界2024年4月10日消息，据国家知识产权局公告，苏州天准科技股份有限公司申请一项名为“基于卷积神经网络的缺陷检测方法和缺陷检测装置“，公开号CN117853452A，申请日期为2024年1月。
专利摘要显示，本发明提供了一种基于卷积神经网络的缺陷检测方法和缺陷检测装置，属于基于神经网络的图像处理领域，缺陷检测方法包括：设置缺陷类别及缺陷标签，采集缺陷图像并生成标注图像，将缺陷图像基于对应的标注图像划分成训练集、验证集和测试集，构建包括三个残差模块和三个解码模块的卷积神经网络模型，模型训练及优化以及应用检测；本申请的卷积神经网络利用大量的训练数据，学习产品图像中缺陷的复杂模式和特征，从而实现对产品图像中缺陷的高效、准确检测，便于在复杂多类缺陷图像的缺陷检测领域中推广应用。
本文源自金融界
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