一种基于深度学习的线芯刀痕纹理消除方法及检测系统

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推荐专利
一种基于深度学习的线芯刀痕纹理消除方法及检测系统
申请号:CN202510982538
申请日期:2025-07-16
公开号:CN120997515A
公开日期:2025-11-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的线芯刀痕纹理消除方法及检测系统,其方法包括:构建基于机器视觉的线芯识别与检测组件并通过其采集线芯数据集并从中提取包含刀痕纹理的目标线芯数据并进行刀痕纹理特征提取并根据刀痕纹理特征构建基于深度学习的去噪编解码网络模型;通过线芯数据集训练基于深度学习的去噪编解码网络模型并验证模型对于刀痕纹理的消除效果;根据验证结果确定模型有效性和模型精度并进行模型合格判定,若判定合格,利用去噪编解码网络模型对后续带刀痕线芯图像进行消除处理。可以保留线芯图像导体轮廓信息,不进行图像降维,最大化地保留线芯图像边缘信息,同时对刀痕纹理进行有效地分割,实现了含刀痕图像到无刀痕图像的映射。
技术关键词
编解码 电缆线芯 图像 消除方法 子模块 纹理特征提取 网络 检测组件 数据 有效性 同轴光源 CCD相机 参数 样本 导体 去噪模型 漫反射板
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沪ICP备2023015588号