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Automatic defect inspection system based on deep learning

机译:基于深度学习的缺陷自动检测系统

摘要

generating N sub-images by dividing the image at regular intervals along a predetermined direction, generating input data for input to a feature extractor from the N sub-images, and inputting input data into the feature extractor to obtain an image Discloses a method comprising the step of extracting the features of. The dimension value of the dimension of the input data is one greater than the dimension value of the dimension of the comparison input data generated to be input to another feature extractor from the image in order to extract features of the image using another feature extractor composed of CNN.
机译:通过沿预定方向以规则间隔分割图像来生成N个子图像,从N个子图像生成用于输入到特征提取器的输入数据,并将输入数据输入到特征提取器以获得图像,公开了一种方法,包括提取图像特征的步骤。输入数据的维数的维数值大于生成的比较输入数据的维数的维数值,该比较输入数据将从图像输入到另一个特征提取器,以便使用由CNN组成的另一个特征提取器提取图像的特征。

著录项

  • 公开/公告号KR102372714B1

    专利类型

  • 公开/公告日2022-03-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人

    申请/专利号KR1020200011885

  • 发明设计人 윤종필;신우상;구교권;

    申请日2020-01-31

  • 分类号G06T7;G06N3/08;G06T1;G06T7/11;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-25 00:05:52

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