发明专利已授权

检测带钢表面缺陷的有监督Dropout方法及设备

📄 申请号：CN202210558665.9 📄 发布日：2025/12/22

著录项目信息

申请日

2022-05-20

公开号

CN114897850B

公开日

2024-08-06

申请人

湖北工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06V10_764 , G06V10_77 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_09 ,

技术画像

所属领域

表面缺陷检测表面缺陷检测深度学习机器视觉

应用场景

带钢表面质量检测, 钢材生产线在线检测, 工业质量管控

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摘要

本发明提供了一种检测带钢表面缺陷的有监督Dropout方法及设备。所述方法包括：步骤1至步骤10。本发明有效的解决了深度学习网络应用于带钢表面质量缺陷检测时，由于不均衡小样本训练数据集导致的过拟合问题，降低了人工智能应用该领域的成本和门槛，完全依据网络预测分类的结果，指导深度神经网络的训练，使得网络模型对于训练的带钢缺陷数据有更好的利用率，且能够在相同预测时间下显著提高测试正确率。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种具有光伏发电功能的水肥一体化灌溉系统

当前第 / 件

一种测量反射率的光学传感器的标定方法

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G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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