一种基于深度神经网络迁移学习的产品质量检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度神经网络迁移学习的产品质量检测方法包括以下步骤：S1、采集传感器的数据并进行归一化处理后得到灰度图；S2、将人脸识别模型进行迁移学习构建传感器特征提取网络；利用该传感器特征提取网络对步骤S1中的灰度图进行降维处理，得到传感器特征向量；S3、将步骤S2中的传感器特征向量与产品特征库中的向量比较后判断待测产品质量。本发明首先利用迁移学习将人脸识别模型应用的产品质量检测中，由于在经过人脸特征模型后，关键的特征得到保留，计算速度更快，准确性更高；同时实现了在没有差样本的情况下也可以进行模型训练。