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多類型表面缺陷機器視覺檢測方法研究(簡體書)
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多類型表面缺陷機器視覺檢測方法研究(簡體書)

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商品簡介

商品簡介

本專著在全面調研工業領域缺陷檢測現狀的過程中,發現工業領域中表面缺陷檢測因為樣本數量不足、檢測精度和實時性要求高、缺陷種類繁多等各種難題。這樣,在進行多類型表面缺陷檢測時,基於機器視覺的檢測方法在實際應用時十分困難,為了解決這些難題,本文根據多類型表面缺陷檢測中存在缺陷樣本稀少且樣本搜集困難、缺陷檢測中算法模型多且檢測成本高、缺陷種類繁多且檢測場景複雜等問題,提出了基於深度學習的技術解決方案,採用生成對抗網絡、目標檢測網絡和遷移學習等最前沿的深度學習技術手段建立了完善的缺陷樣本數據集,提高了缺陷檢測的精度,並且對不同種類缺陷檢測快速地訓練新模型,同時還設計了一個多類型表面缺陷智能視覺檢測的Web在線系統,整合了三種技術方案,並且可以實時顯示多類型表面缺陷檢測的效果。

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