[发明专利]一种基于双分支匹配网络的零部件表面缺陷增量检测方法有效
| 申请号： | 202011264991.6 | 申请日： | 2020-11-13 |
| 公开（公告）号： | CN112381788B | 公开（公告）日： | 2022-11-22 |
| 发明（设计）人： | 王瑜;王一诺;刘博;罗晓燕 | 申请（专利权）人： | 北京工商大学;北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/194;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/77;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/40 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100048 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双分支匹配网络的零部件表面缺陷增量检测方法，能够在摄像机采集图像和其中的零部件缺陷区域之间进行相似度测量并匹配，通过本发明的技术方案，能够通过深度双分支匹配网络的相似度计算能力对零部件图像表面缺陷进行检测，可以避免现有深度学习方法导致的模型泛化能力不佳以及输出信息不充分的问题。通过增量学习机制自动扩充缺陷模板库，突破了数据更新时模型能力难以提升的瓶颈，利用图像分类模型对新增模板进行类别预测，降低了系统检测错误的可能，提升了系统鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分支 匹配 网络 零部件 表面 缺陷 增量 检测 方法 | ||
【主权项】：
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