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目標(biāo)定位是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中基本的任務(wù)之一,同時(shí)它也是和傳統(tǒng)意 義上缺陷檢測(cè)接近的任務(wù),其期的是獲
得目標(biāo)的位置和類別信息。目前, 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)方法層出不窮,-般來說, 基于深度學(xué)習(xí)的缺陷
檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)從結(jié)構(gòu).上可以劃分為:以Faster R-CNN為代表的兩階段(two stage)網(wǎng)絡(luò)和以SSD或YOLO為代表的一
階段(one stage)網(wǎng)絡(luò)。兩者的主要差異在于兩階段網(wǎng)絡(luò)需要首先生成可能包含缺陷的候選框(proal),然后在
進(jìn)一步進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。-階段網(wǎng)絡(luò)直接利用網(wǎng)絡(luò)中提取的特征來預(yù)測(cè)缺陷的位置和類別。
本發(fā)明對(duì)于鏡頭內(nèi)部結(jié)構(gòu)的檢測(cè)方法,提高了斷層掃描圖像缺陷搜索的準(zhǔn)確度與精度。不會(huì)因?yàn)樗阉鞯椒菍?duì)焦缺陷,導(dǎo)致算法誤檢。且對(duì)點(diǎn)子等檢測(cè)精度,字符識(shí)別檢測(cè),由原來相差±10um,提高到了±5um以內(nèi)。
本發(fā)明對(duì)于鏡頭端面和凸臺(tái)的檢測(cè)方法,針對(duì)端面與凸臺(tái)檢測(cè)的耗時(shí),由原兩張圖片分別導(dǎo)入顯卡中進(jìn)行g(shù)pu運(yùn)算深度學(xué)習(xí)模型,現(xiàn)在僅需要導(dǎo)入一張圖片進(jìn)行深度學(xué)習(xí)運(yùn)算極大的降低了gpu運(yùn)算的消耗,計(jì)算耗時(shí)由原1600ms,下降至900ms左右,極大的提升了效率。
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