摘要
本发明提供了一种乒乓球瑕疵检测系统和电子设备,包括:在采用侧边光源同时对乒乓球进行照明时,通过高分辨率相机并行采集乒乓球原始图像,结合深度学习算法进行图像捕捉与分析,系统预处理图像、提取特征、识别并分类瑕疵,最后并行输出结果,实现自动化检测,对图像的预处理显著增强图像对比度和减少噪点,提升了小瑕疵和复杂背景下的检测精度,同时改良模型的提取特征层,利用深度学习中的目标检测算法来把成像中的瑕疵精准找出,增强对细微瑕疵的敏感度,避免传统卷积层在处理复杂背景时的特征提取不足问题,并且使用无NMS训练减少推理延迟,从而提高整体系统的检测精度和实时性。
技术关键词
乒乓球
瑕疵检测系统
深度卷积神经网络模型
高分辨率相机
累积分布函数
图像采集模块
切片
电子设备
融合特征
对比度
更新模型参数
金字塔
深度学习算法
直方图
图像捕捉
像素点
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