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公开(公告)号：CN111105413A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911407774.5
申请日：2019-12-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于图像处理领域，具体涉及一种智能火花塞外观缺陷检测系统，包括以下步骤：采集待识别火花塞的外观图像；将采集得到的TIFF格式的图像转换为JPG格式图像；根据火花塞外观缺陷的类型将原图像进行区域分割；针对每一类缺陷，训练集与测试集按照一定比例生成数据集划分目录，根据此目录对采集到的图像进行数据集划分，分为训练集与测试集两部分；根据火花塞表面缺陷评价标准，应用标记工具LabelMe对采集数据进行缺陷标注；本发明利用图像区域分割的方式将多种缺陷类型区域化识别，极大提高了外观缺陷检测的准确率。利用基于GPU的多进程模型加载，一并输出待检测图片的识别结果，提高了外观缺陷检测的效率。
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公开(公告)号：CN111105413B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201911407774.5
申请日：2019-12-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于图像处理领域，具体涉及一种智能火花塞外观缺陷检测系统，包括以下步骤：采集待识别火花塞的外观图像；将采集得到的TIFF格式的图像转换为JPG格式图像；根据火花塞外观缺陷的类型将原图像进行区域分割；针对每一类缺陷，训练集与测试集按照一定比例生成数据集划分目录，根据此目录对采集到的图像进行数据集划分，分为训练集与测试集两部分；根据火花塞表面缺陷评价标准，应用标记工具LabelMe对采集数据进行缺陷标注；本发明利用图像区域分割的方式将多种缺陷类型区域化识别，极大提高了外观缺陷检测的准确率。利用基于GPU的多进程模型加载，一并输出待检测图片的识别结果，提高了外观缺陷检测的效率。
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