
基本信息:
- 专利标题: 一种用于机器视觉缺陷检测的神经网络分类器的使用方法
- 申请号:CN202110197847.3 申请日:2021-02-22
- 公开(公告)号:CN112819803B 公开(公告)日:2024-03-22
- 发明人: 周小勇 , 王晓城 , 王建生 , 万群 , 黄晓晓 , 张皓亮 , 杜泽峰
- 申请人: 珠海博明视觉科技有限公司
- 申请人地址: 广东省珠海市高新区唐家湾镇软件园路1号生产加工中心5#二层2单元、4-8单元
- 专利权人: 珠海博明视觉科技有限公司
- 当前专利权人: 珠海博明视觉科技有限公司
- 当前专利权人地址: 广东省珠海市高新区唐家湾镇软件园路1号生产加工中心5#二层2单元、4-8单元
- 代理机构: 北京华际知识产权代理有限公司
- 代理人: 邓大文
- 主分类号: G06V10/764
- IPC分类号: G06V10/764 ; G06V10/774 ; G06V10/80 ; G06V10/82 ; G06T7/00
摘要:
本发明公开了一种用于机器视觉缺陷检测的神经网络分类器的使用方法,属于机器视觉缺陷检测技术领域。本发明方法的作业流程包括训练分类器和使用分类器推理,所述训练分类器流程是对缺陷样品的图像进行处理,改进原有的分类方式,使多个ROI图像一起参与训练,形成一个更加准确高效的分类器,所述使用分类器推理流程明确地检测出发生异常状况的工位,便于理解和修改分类器的规则,本发明科学合理,结合了传统图像处理技术,使用含有多个ROI的掩膜方式,将图像的单标签分类转换为多标签分类,从而显著改善了难以发现分类器判别漏洞的问题,促进了项目的实施,帮助客户快速达到缺陷检测的要求。
公开/授权文献:
- CN112819803A 一种用于机器视觉缺陷检测的神经网络分类器的使用方法 公开/授权日:2021-05-18