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发明公开
一种基于深度学习方法的无纺布缺陷检测方法审中-实审

公开(公告)号：CN115170475A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210639153.5

申请日：2022-06-08

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 王洋 , 李申

IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08

Abstract: 一种基于深度学习方法的无纺布缺陷检测方法，属于图像识别领域。现有关于无纺布的缺陷检测方法存在识别效果差的缺点。一种基于深度学习方法的无纺布缺陷检测方法，搭建图像采集系统，通过图像采集系统对待检测的无纺布进行图像信号的获取；图像采集系统包含图像拍摄系统、图像处理系统、缺陷识别系统、光源照明系统、光学成像系统、图像传感器以及系统支撑部分；对获取的图像信号进行预处理操作；建立YOLOX模型，并基于建立的YOLOX模型进行缺陷识别。本发明是利用深度学习的方法对无纺布缺陷进行检测，该方法为非接触测量，具有准确性高、实时性好、精度高、效率高等优点，可以实现在线监测和智能化检测。

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