表面缺陷检测 - 专利交易市场|柿子坊知识产权运营平台

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本发明属于基于计算机视觉的缺陷检测领域，公开了一种基于证据深度学习的无锚框表面缺陷可信检测方法，包括：获取缺陷样本训练数据集；构建基于证据深度学习的无锚框表面缺陷可信检测模型；使用所提出的不确定性自适应加权损失训练模型；获取缺陷样本测试数据集；将测试图像输入已训练的模型中，分别预测缺陷中心证据热力图、缺陷尺寸热力图和离散化误差热力图；使用D‑S理论对缺陷中心证据热力图局部峰值点进行可信融合，结合尺寸和离散化误差来生成最终结果。本发明使用证据深度学习方法建模不确定性，有效缓解现代深度网络过度自信的问题，降低高端装备核心零部件表面缺陷检测时漏检或误检风险。

📄 2024103617149 📂 G06T7_00 👤 南京邮电大学 📅 2024-03-28

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一种基于证据深度学习的无锚框表面缺陷可信检测方法