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本发明公开了一种基于卷积神经网络的工件表面缺陷检测方法。采集工件的各个表面的图像；构造卷积神经网络结构；构造训练样本；训练卷积神经网络的参数；将待测工件的图像输入到训练好的卷积神经网络中，获取像素级的缺陷区域标记图像。本发明进行缺陷检测使用...
该专利属于浙江大学所有，仅供学习研究参考，未经过浙江大学授权不得商用。

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