基于乘积量化学习策略的缺陷检测算法
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基于乘积量化学习策略的缺陷检测算法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了一种基于乘积量化学习策略的缺陷检测算法,其是一种基于普通笛卡尔K均值的算法的改进算法,即半监督笛卡尔K均值算法。主要采用三阶段方式,第一阶段:确定缺陷的位置和种类,采用最优反向预测算法作为检测手段;第二阶段:对第一阶段检测出的各个结构图像中的缺陷位置做定位检测,也是采用基于目标检测的方式;第三阶段:在第二阶段的基础上,对检测图像进行裁剪,将其送到分类模型进行分类,以确定最终的分类和识别结果。本发明能够有效地减少每个子空间的量化误差,提高识别性能。
本发明公开了一种基于乘积量化学习策略的缺陷检测算法,其是一种基于普通笛卡尔K均值的算法的改进算法,即半监督笛卡尔K均值算法。主要采用三阶段方式,第一阶段:确定缺陷的位置和种类,采用最优反向预测算法作为检测手段;第二阶段:对第一阶段检测出的各个结构图像中的缺陷位置做定位检测,也是采用基于目标检测的方式;第三阶段:在第二阶段的基础上,对检测图像进行裁剪,将其送到分类模型进行分类,以确定最终的分类和识别结果。本发明能够有效地减少每个子空间的量化误差,提高识别性能。
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标签:化学分析
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