一种基于深度学习的机器视觉检测方法技术

本发明专利技术公开一种基于深度学习的机器视觉检测方法，旨在解决传统机器视觉技术在检测精度、泛化能力、计算资源消耗及模型可解释性等方面的不足；该方法通过构建深度神经网络模型，自动学习图像中的高维特征表示，实现对微小瑕疵和复杂纹理的精准识别；同时，采用迁移学习、数据增强等技术增强模型的泛化能力，降低对大量标注数据的依赖；通过优化模型结构和参数，减少计算资源消耗，提高推理速度。此外，引入可视化工具和技术提升模型的可解释性，帮助用户理解模型的决策过程。该方法在工业生产质量控制、医疗诊断等领域具有广泛的应用前景，能够显著提高检测效率和准确性，为机器视觉检测技术的发展提供新的思路和方法。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理与机器学习领域，具体是一种针对胃肠道等内脏器官表面病变检测的深度学习方法。

技术介绍

1、目前，机器视觉检测技术已成为自动化生产线中不可或缺的一部分，它利用图像处理和分析技术对产品可能存在的缺陷进行检测，具有非接触、安装灵活、测量精度和速度高等优点，特别是在胃肠道病变检测等医疗领域，机器视觉检测技术更是发挥了重要作用。然而，随着技术的不断发展，现有的机器视觉检测方法仍存在一些问题和挑战。

2、在胃肠道病变检测中，传统的机器视觉检测方法通常依赖于人工设计的特征提取算法和分类器。这些方法在特定场景下可能取得较好的效果，但在面对复杂多变的病变类型和图像背景时，其泛化能力和准确性往往受到限制。此外，传统的机器视觉检测方法通常需要大量的手动标注数据来训练模型，这不仅耗时耗力，而且难以保证标注的一致性和准确性。

3、近年来，深度学习技术的快速发展为机器视觉检测提供了新的思路和方法。深度学习通过模拟人类大脑中的神经网络结构，能够自动学习图像中的特征，无需人工设计，这使得深度学习在图像分类、目标检测等任务中取得了显著的成功。因本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的机器视觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的机器视觉检测方法，其特征在于：所述卷积层的卷积运算公式为：

3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的机器视觉检测方法，其特征在于：所述激活函数为ReLU函数，其公式为：

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的机器视觉检测方法，其特征在于：所述池化层的最大池化公式为：

5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的机器视觉检测方法，其特征在于：所述输出层采用Softmax激活函数将输出映射为类别的概率分布，Softmax函数的公式为...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的机器视觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的机器视觉检测方法，其特征在于：所述卷积层的卷积运算公式为：

3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的机器视觉检测方法，其特征在于：所述激活函数为relu函数，其公式为：

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的机器视觉检测方法，其特征在于：所述池化层的最大池化公式为：

5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的机器视觉检测方法，其特征在于：所述输出层采用softmax激活函数将输...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙添熠，姚思雅，汤珂茗，任俊杰，
申请(专利权)人：浙江工商大学，
类型：发明
国别省市：