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本发明公开了一种基于机器视觉的箱体表面缺陷检测识别方法及装置,包括搭建检测模型,并使用参考数据对所述检测模型完成训练;获取待测箱体的表面数据输入已完成训练的检测模型,并输出检测数据;根据所述检测数据计算并输出待测箱体表面的缺陷数据,并输出缺陷报表。本发明基于深度神经网络的目标检测实现对箱体表面缺陷的检测与识别,实现基于制作的箱体表面缺陷数据集对数据进行精准的、高效的缺陷识别,提取较深层的箱体表面缺陷的特征,识别出具体的缺陷种类,计算出缺陷的面积,从而对箱体的再循环利用进行科学的评判。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113935988 A
(43)申请公布日 2022.01.14
(21)申请号 202111366992.6
(22)申请日 2021.11.18
(71)申请人 湖北
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