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Artificial neural network-based method for detecting surface pattern of object

机译:基于人工神经网络的对象表面模式的方法

摘要

An artificial neural network-based method for detecting a surface pattern of an object includes receiving a plurality of object images, dividing each object image into a plurality of image areas, designating at least one region of interest from the plurality of image areas of each of the object images, and performing deep learning with the at least one region of interest to build a predictive model for identifying a surface pattern of the object.
机译:一种用于检测对象的表面图案的基于人工神经网络的方法包括接收多个对象图像,将每个对象图像划分为多个图像区域,从每个对象图像划分为多个图像区域,每个图像区域指定来自每个的多个图像区域的至少一个感兴趣区域 对象图像,并利用至少一个感兴趣区域执行深度学习,以构建用于识别物体的表面图案的预测模型。

著录项

  • 公开/公告号US11216686B2

    专利类型

  • 公开/公告日2022-01-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GETAC TECHNOLOGY CORPORATION;

    申请/专利号US202016848456

  • 发明设计人 KUN-YU TSAI;

    申请日2020-04-14

  • 分类号G06K9;G06K9/46;G06T7/586;G06T7;G06K9/20;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/08;G01N21/3581;G01N21/88;G06T7/40;G06N3/04;G06T7/11;G01J3/28;G01N21/956;G06T7/45;G06F17/16;G06N3/063;G01N21/01;G01N21/952;

  • 国家 US

  • 入库时间 2024-06-14 22:38:26

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