发明专利 已授权

一种基于卷积神经网络的磁片表面缺陷检测方法

📄 申请号:CN201711361710.7 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2017-12-18
申请人
浙江工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

工业质检, 智能制造, 自动化检测, 电子产品制造

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的磁片表面缺陷检测方法,包含如下步骤:第一步,获取待检测磁片的俯视图像并对图像进行预处理,包括灰度化,霍夫圆变换,尺寸变换,旋转切割等步骤;第二步,将预处理后的图像输入至预先训练好的卷积神经网络进行缺陷检测,检测磁片表面是否有缺陷,并对缺陷进行分类;卷积神经网络,其中输入层,卷积层,采样层,全连接层对图像进行特征提取,提取的特征由Softmax分类器进行缺陷分类。与现有技术相比本发明检测精度高,鲁棒性更好。

常见问题

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20200421
✅ 授权
20180619
?? 实质审查的生效 :
20180525
📄 公开
议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:46 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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