一种刷具多种缺陷的AI检测方法

专利申请号：CN202010354680.2

公 开 号：CN111667455B

发 明 人：张春生 陈力 彭美华 

代 理 人：广州三环专利商标代理有限公司周增元;曹江

代理机构：广州三环专利商标代理有限公司

专利类型：发明专利

申 请 日：20231024

公 开 日：20200428

专利主分类号：G06T7/00

关 键 词：卷积神经网络 预设 样本 原始图像数据 缺陷特征 牙刷 神经网络模型 样本图像数据 标签分类 初始卷积 迭代训练 工业需求 检测算法 模型测试 缺陷识别 缺陷样本 特征样本 图像处理 网络参数 网络结合 牙刷表面 优化算法 智能判别 自动识别 灰度图 检测 代数 构建 刷具 种刷 标注 激活 图像 保存 分割 转换 网络 保证 

摘      要：本发明实施例公开了一种刷具多种缺陷的AI检测方法，包括以下步骤：获取无缺陷牙刷及缺陷牙刷表面的原始图像数据；将所述原始图像数据，通过图像处理转换为灰度图，并对缺陷牙刷图像的缺陷进行标注，按照预设的样本比例，完成缺陷特征样本及无缺陷特征样本的构建；按照分割网络结合多标签分类网络的方式搭建好初始卷积神经网络模型后，输入所述特征样本，激活预设的卷积神经网络模型，根据预设训练代数、网络参数进行迭代训练，完成模型测试后，保存训练好的卷积神经网络模型；将待检测的样本图像数据输入所述训练好的卷积神经网络模型中进行多种缺陷识别。采用本发明，能对刷具的常见缺陷进行自动识别，在避免反复调参及保证检测算法泛化能力的前提下，智能判别多种缺陷；通过进一步优化算法框架，适应现今工业需求，每类缺陷使用少于或等于30张缺陷样本即可完成训练。