摘要
本发明公开了面膜瑕疵检测模型构建方法、介质和面膜瑕疵检测系统,方法包括采集不同类型的瑕疵面膜图像和无瑕疵的正常面膜图像;对瑕疵面膜图像进行数据标注,标注出瑕疵区域的位置、类别;对所有面膜图像进行标准化处理,将像素值归一化到[0,1]区间或[‑1,1]区间;基于标准化处理后的面膜图像,训练瑕疵检测模型,瑕疵检测模型为YOLOv8l模型;将训练好的瑕疵检测模型从PyTorch格式转换为ONNX格式;将ONNX格式转换为TensorRT格式。本发明大幅度提升了面膜瑕疵的检测能力和检测速度。
技术关键词
检测模型构建方法
瑕疵检测系统
高分辨率摄像头
检测模型训练
训练机
图像
梯度下降优化算法
格式
面膜机
输入设备
闸刀
图片
模式
机台
可读存储介质
像素
连续性