基于深度学习的涂布缺陷检测系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202010932809.3
IPC分类号：G06T7/00;G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-09-08
申请人：
苏州岩建智能科技有限公司

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于深度学习的涂布缺陷检测系统
申请号	CN202010932809.3	申请日期	2020-09-08
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-12-29	公开/公告号	CN112150416A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;0;0;;;G;0;6;T;7;/;1;1;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	苏州岩建智能科技有限公司	申请人地址	江苏省苏州市太仓市北京西路6号科技创业园服务楼二楼变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	苏州岩建智能科技有限公司	当前权利人	苏州岩建智能科技有限公司
发明人	卢岩
代理机构	苏州佳博知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	唐毅

摘要

本发明涉及一种基于深度学习的涂布缺陷检测系统，其包括图像采集模块，用于获取涂布生产线的各种不同类型熔喷布涂胶面图像；图像处理模块连接图像采集模块，用于对相机获取的图像进行预处理、特征提取；图像处理模块包括图像预处理模块、图像特征提取模块；图像预处理模块，用于将获取的图像均匀分割为设定尺寸的多个小图像，图像分析模块与图像处理模块连接，用来判断图像是否具有缺陷。本发明通过图像采集模块、图像处理模块和图像分析模块之间的配合可以高效实现对不同类型熔喷布涂胶面缺陷的检测，不仅检测精度高，适应性广泛，速度快。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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