摘要
本发明公开了基于AI的产品抽样检测准确度评估方法及系统,包括获取待检测产品的图像数据和真实标注样本,根据图像数据中关键样本的边缘信息获得遮蔽图像,并通过小波卷积网络提取遮蔽干扰特征,对遮蔽干扰特征进行拓扑持久性标注,根据AI检测模型的检测结果通过检测时序、真实标注结果和检测偏差获得第一差异曲线、第二差异曲线、第三差异曲线和第四差异曲线,通过图像遮蔽度获取图像检测渐近度,根据所述图像检测渐近度获得准确度评估模型,使用准确度评估模型输出AI检测准确度评估结果。该方法通过筛选关键样本、遮蔽干扰与拓扑持久性分析获得检测时序下检测结果变化的渐近特性,使得AI抽样检测准确度的评估时效范围和评估样本范围得到提升。
技术关键词
准确度评估方法
图像
产品抽样
持久性
干扰特征
样本
曲线
亲和力
偏差
数据
幅值
检测器
时序
缺陷特征提取
边缘轮廓
像素
皮尔逊相关系数
边缘检测算法
分支
畸变特征
系统为您推荐了相关专利信息
表情特征
随机森林模型
面部表情识别方法
生成对抗网络模型
主动外观模型
多层感知机
风电机组齿轮箱
混合器
二维卷积神经网络
故障诊断模型
黑盒测试方法
大语言模型
计算机可读指令
文本
电子设备