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摘 要:本发明属于计算机视觉、目标检测领域,具体涉及手机屏幕缺陷检测方法、装置及系统、计算机设备及介质;所述检测方法包括采集不同类型缺陷的多款手机屏幕图像,并进行预处理;构建全卷积神经网络,输出二通道的缺陷图像;建立孪生神经网络,在其两个子网络中输入配对后的缺陷图像,判断两者是否属于同一缺陷类型;采用迁移学习的方式训练全卷积神经网络和孪生神经网络,利用源域进行预训练,利用目标域进行微调,直至训练完完成;将待测手机屏幕图像预处理后,待测图像与抽取后的已标注图像进行配对,输出待测手机屏幕图像缺陷类型的判断结果以及其语义分割图像;本发明能够在小样本的基础上,仍提升缺陷检测的精确性,降低误检率、漏检率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010431122.1 | 专利名称: | 手机屏幕缺陷检测方法、装置及系统、计算机设备及介质 |
申请日: | 2020-05-20 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/00搜分类 计算机硬件 检测搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |