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本发明涉及一种基于深度学习的瓷砖瑕疵检测方法,方法包括:获取待检测的瓷砖图像,将图像输入训练完成的瓷砖瑕疵检测模型,输出检测结果,其中,瓷砖瑕疵检测模型的训练过程具体为:建立改进的YOLOv7模型,YOLOv7模型包括骨干模块、Neck模块、残差卷积模块和head模块,将训练集输入改进的YOLOv7模型中,通过权重融合IoU函数与NWD函数结合的损失函数进行训练,得到训练完成的瓷砖瑕疵检测模型。与现有技术相比,本发明具有提高目标检测模型对瓷砖的瑕疵的检测的精度等优点。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117173117A
(43)申请公布日2023.12.05
(21)申请号202311112756.0
(22)申请日2023.08.31
(71)申请人复旦大学
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