一种冷轧带钢缺陷在线识别检测方法及系统

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一种冷轧带钢缺陷在线识别检测方法及系统
申请号:CN202510202787
申请日期:2025-02-24
公开号:CN120219908A
公开日期:2025-06-27
类型:发明专利
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
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