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摘 要:本发明为一种基于多源域深度迁移学习的液晶面板缺陷检测方法,属于计算机视觉、目标检测与识别领域,涉及一种基于双向卷积特征融合网络的液晶面板缺陷检测方法。包括采集多种典型缺陷类型的液晶面板图片,标记其缺陷类型和边框位置;基于DDCNNs构建液晶面板缺陷检测卷积神经网络的主干部分,基于面向多任务学习的全连接分类回归网络构建缺陷检测头部和域分类头部;通过多源域训练数据集对神经网络进行深度迁移学习;将待测图片输入已训练模型进行检测,在域分类头部输出图片来自各个域的概率分布;选出超过缺陷阈值的所有候选边框,并确定其缺陷类型,基于非极大值抑制方法获得缺陷区域的最优边框位置,从而获得最终检测结果。本发明提高了深度卷积神经网络的泛化性能,降低了漏检率和误检率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910182026.5 | 专利名称: | 一种基于多源域深度迁移学习的液晶面板缺陷检测方法 |
申请日: | 2019-03-11 | 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 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) |
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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 |