（19）中华人民共和国国家知识产权局
（12）发明专利申请
（21）申请号 CN201910277354.3 （22）申请日 2019.04.08 （71）申请人 广东工业大学
地址 510006 广东省广州市大学城外环西路100号广东工业大学
（10）申请公布号 CN1101290A
（43）申请公布日 2019.08.30
（72）发明人 金闳奇;陈新度;吴磊;叶泳骏;钟志强
（74）专利代理机构 广州专理知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 谭昉
（51）Int.CI
权利要求说明书 说明书 幅图
（54）发明名称
基于深度学习的金属表面细微缺陷检测方法及装置
（57）摘要
本发明公开了基于深度学习的金属表面细
微缺陷检测方法及装置，所述方法包括：采用CCD相机获取待测金属件的表面图像；获取所述表面图像中的ROI区域；对所述ROI区域进行自适应去噪；确定去噪后的ROI区域中的缺陷区域；根据全卷积神经网络对所述缺陷区域进行特征提取并分类，确定缺陷目标。所述装置用于实现所述方法。本发明避免了光照、生产工艺或其他噪声等多种因素对缺陷检测的影响，通过全卷
积神经网络对缺陷区域进行特征提取和分类，可以适应种类繁多、形态多样的细小缺陷，并快速准确的确定缺陷目标，保障了缺陷检测的快速性和可靠性。
法律状态
法律状态公告日
2019-08-30 2019-08-30 2019-09-24
法律状态信息
公开 公开
实质审查的生效
法律状态
公开 公开
实质审查的生效
权利要求说明书
基于深度学习的金属表面细微缺陷检测方法及装置的权利要求说明书内容是....请下载后查看
说明书
基于深度学习的金属表面细微缺陷检测方法及装置的说明书内容是....请下载后查看
