【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电子产品，尤其涉及一种深度学习的电子产品外观缺陷自动检测方法。
技术介绍
1、随着科技的不断发展，电子产品在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。然而，在电子产品的生产过程中，外观缺陷的出现不仅影响了产品的美观度，更可能影响到产品的性能和使用寿命。传统的外观缺陷检测方法主要依赖人工检测，但这种方法效率低下，易出错，且成本较高。近年来，深度学习技术的快速发展为电子产品外观缺陷的自动检测提供了新的可能。
2、在传统的电子产品外观缺陷检测中，人工检测是主流方法。然而，人工检测存在许多局限性，如检测效率低下，工人长时间工作后易疲劳导致误检率增加，以及人工成本较高等问题。此外，人工检测还容易受到检测人员主观因素的影响，导致检测结果的不一致性。
3、深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过构建深层神经网络模型来模拟人脑的学习过程。在电子产品外观缺陷检测中，深度学习技术可以自动提取图像中的特征，并通过训练模型来识别外观缺陷。这种方法不仅提高了检测的准确性和效率，还大大降低了人工成本。
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【技术保护点】
1.一种深度学习的电子产品外观缺陷自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：收集电子产品外观图像，并将其按照不同的缺陷类型进行标记；对收集到的图像进行数据增强处理；构建一个适合的卷积神经网络模型；使用训练数据集对构建的卷积神经网络模型进行训练；将待检测的电子产品外观图像输入到训练好的模型中，进行缺陷识别；根据模型的识别结果，输出电子产品外观上的缺陷类型和位置信息。
2.根据权利要求1所述的一种深度学习的电子产品外观缺陷自动检测方法，其特征在于，数据增强处理包括但不限于翻转、剪裁、缩放和降噪操作，以增加数据集的多样性和泛化能力。
3.根据权利要求2...
【技术特征摘要】
1.一种深度学习的电子产品外观缺陷自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：收集电子产品外观图像，并将其按照不同的缺陷类型进行标记；对收集到的图像进行数据增强处理；构建一个适合的卷积神经网络模型；使用训练数据集对构建的卷积神经网络模型进行训练；将待检测的电子产品外观图像输入到训练好的模型中，进行缺陷识别；根据模型的识别结果，输出电子产品外观上的缺陷类型和位置信息。
2.根据权利要求1所述的一种深度学习的电子产品外观缺陷自动检测方法，其特征在于，数据增强处理包括但不限于翻转、剪裁、缩放和降噪操作，以增加数据集的多样性和泛化能力。
3.根据权利要求2所述的一种深度学习的电子产品外观缺陷自动检测方法，其特征在于，卷积神经网络模型包括多个卷积层、池化层和全连接层，用于提取图像特...
【专利技术属性】
技术研发人员：李亮亮，闻凤连，王显海，胡俊慧，
申请(专利权)人：常州信息职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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