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專利類型：

發(fā)明公開

申請(專利)號：

CN202411956726.2

申請日：

2024-12-27

申請公布號：

CN119888335A

申請公布日：

2025-04-25

申請人：

德清阿爾法創(chuàng)新研究院

地址：

313200 浙江省湖州市德清縣地理信息小鎮(zhèn)C5棟

發(fā)明人：

徐學彬;?馬亮;?談海生;?杜皓華

專輯：

信息科技

專題：

計算機軟件及計算機應用

主分類號：

G06V10/764

分類號：

G06V10/764;G06V10/24;G06V10/774

國省代碼：

33

頁數(shù)：

7

代理機構：

杭州九洲專利事務所有限公司

代理人：

翁瑋

主權項：

1.一種基于改進yolov5的鋼鐵表面異常檢測方法,其特征在于,所述異常檢測方法包括如下步驟：1)采集數(shù)據(jù),對缺陷位置和類別進行標注；2)數(shù)據(jù)預處理,主要包括對輸入數(shù)據(jù)進行隨機垂直和水平翻轉、色域扭曲、隨機旋轉、尺寸變換；3)數(shù)據(jù)集劃分,將預處理的數(shù)據(jù)隨機劃分為訓練集、驗證集和測試集；4)模型訓練,采用劃分好的訓練集和驗證集對改進的yolov5模型進行訓練驗證；5)模型效果驗證,對測試集的輸出結果計算性能評價指標。

摘要：

本發(fā)明為一種基于改進yolov5的鋼鐵表面異常檢測方法,所述異常檢測方法包括如下步驟：1)采集數(shù)據(jù),對缺陷位置和類別進行標注；2)數(shù)據(jù)預處理,主要包括對輸入數(shù)據(jù)進行隨機垂直和水平翻轉、色域扭曲、隨機旋轉、尺寸變換等；3)數(shù)據(jù)集劃分,將預處理的數(shù)據(jù)隨機劃分為訓練集、驗證集和測試集；4)模型訓練,采用劃分好的訓練集和驗證集對改進的yolov5模型進行訓練驗證；5)模型效果驗證,對測試集的輸出結果計算性能評價指標。本發(fā)明可以提升微小異常的檢測能力和滿足實時性,高效、準確地識別和處理鋼鐵表面的各種異常,確保產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)安全。