摘要
本发明提供了智能终端质检技术领域的一种机顶盒、路由器、网关、摄像头外观缺陷识别方法,方法包括如下步骤:步骤S1、基于流水线的固定机位采集大量的智能终端的外观图像;步骤S2、基于生成式对抗网络对各外观图像执行样本扩充操作,对样本扩充操作后的各外观图像进行标注并构建数据集;步骤S3、基于深度学习算法创建一外观缺陷识别模型,设定外观缺陷识别模型的优化器以及损失函数;步骤S4、通过数据集对外观缺陷识别模型进行训练;步骤S5、基于训练后的外观缺陷识别模型对智能终端外观缺陷进行识别,生成缺陷识别结果,基于缺陷识别结果对外观缺陷识别模型进行不断的优化。本发明的优点在于:极大的提升了智能终端外观缺陷识别的准确度以及泛化能力。
技术关键词
外观缺陷识别方法
生成式对抗网络
智能终端
机顶盒
路由器
深度学习算法
网关
图像
优化器
流水线
样本
质检技术
缺陷类别
数据
参数
批量
训练集
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