| 专利号 | 2023106578781 | 申请日 | 2023-06-06 | 专利名称 | 一种基于深度学习的虚拟装配缺陷检测方法 |
| 授权日 | 2023-08-18 | 专利权人 | 青岛理工大学 | 发明人 | 闫岩;孙显彬;张站奇 |
| 主分类号 | G06T7/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及缺陷检测技术领域，尤其为一种基于深度学习的虚拟装配缺陷检测方法，包括如下步骤：S1：通过检测装置，获取虚拟装配过程的图像信息；S2：提取虚拟装配过程的图像信息，并对虚拟装配过程的图像信息进行预处理；S3：以预处理信息为原始信息构建并训练深度学习网络，获得深度学习模型；S4：将深度学习模型部署到系统中进行应用当虚拟装配缺陷存在时进行自动预警。本发明对预处理的数据进行图像增强获得更多原始数据作为模型训练的输入值，当计算机进行虚拟装配仿真试验时，不需要对数据进行收集计算机就能自己收集数据，并传送至模型当中自动检测，当检测结果出现异常时系统就会自动产生预警。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 相关服务业 新技术与创新创业服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
