基于迁移学习的筷子缺陷检测方法及系统

(19)中华人民共和国国家知识产权局

	(12)发明专利说明书
		(10)申请公布号 CN 114004829 A (43)申请公布日 2022.02.01

(21)申请号 CN202111396120.4

(22)申请日 2021.11.23

(71)申请人邵阳学院

地址 422000 湖南省邵阳市大祥区李子园、七里坪

(72)发明人刘伟春赵乘麟罗萍刘卫兵唐小琦邓宇书

(74)专利代理机构 43213 长沙朕扬知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人文立兴

(51)Int.CI

G06T7/00(20170101)

G06T7/194(20170101)

G06T7/11(20170101)

G06T3/40(20060101)

G06T5/00(20060101)

G06V10/764(20220101)

G06V10/774(20220101)

G06V10/82(20220101)

G06K9/62(20220101)

G06N3/04(20060101)

G06N3/08(20060101)

权利要求说明书说明书幅图

(54)发明名称

基于迁移学习的筷子缺陷检测方法及系统

(57)摘要

本发明涉及图像识别与深度学习技术领域，公开一种基于迁移学习的筷子缺陷检测方法及系统，以提高检测结果的可靠性。方法包括：将采集的筷子原始图像与背景图像作差后得到第一筷子图像；将第一筷子图像输入训练好的六分类深度学习网络模型，得到第一筷子图像在六个分类所对应输出的各个概率值；计算各分类输出概率值之间的方差，判断方差是否小于或等于设定的阈值，如果判断结果为否，直接以最高概率值所对应的标签作为最终的分类结果；如果判断结果为是，将第一筷子图像做图像超分辨率增强处理后得到第二筷子图像，然后将第二筷子图像输入六分类深度学习网络模型，以在六个分类中最高概率值所对应的标签作为最终的分类结果。

法律状态