摘要
本发明属于图像识别技术领域,公开了一种冷轧带钢缺陷在线识别检测方法及系统,包括:获取包含缺陷特征的带钢图像;对所筛选的带钢图像进行预处理,将预处理后的缺陷图像分割为预设大小的图片;将所分割后的图像输入至预训练好的深度学习模型,识别并存储缺陷信息。本发明能够高效筛选并识别传送带上带钢的缺陷特征,通过预处理和分割确保图像质量,提高深度学习模型的识别精度;通过深度学习模型加快了检测速度;此外,存储的缺陷信息为质量追溯和改进提供了数据支持,有助于提升产品质量和生产效率。本发明实现了带钢缺陷检测的智能化和高效化。
技术关键词
识别检测方法
深度学习模型
冷轧带钢
卷积神经网络模型
在线
图像分割
带钢缺陷检测
识别检测系统
综合评估模型
图片
更新模型参数
图像识别技术
识别模块
梯度下降法
传送带
传播算法
图像增强
系统为您推荐了相关专利信息
微结构传感光纤
分布式光纤
电信号
监测方法
收发模块
工业互联网
管控平台
故障预测模型
智能工厂
纺纱
AMT变速箱
能量特征提取
BP神经网络
两侧对称布置
AMT控制器