[發明專利]基于卷積神經網絡剪枝算法的手機屏幕MURA缺陷檢測方法有效
| 申請號： | 201611154333.5 | 申請日： | 2016-12-14 |
| 公開（公告）號： | CN106875373B | 公開（公告）日： | 2019-12-20 |
| 發明（設計）人： | 宋明黎;高鑫;沈紅佳;邱畫謀 | 申請（專利權）人： | 惠州旭鑫智能技術有限公司 |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 44245 廣州市華學知識產權代理有限公司 | 代理人： | 蔣劍明 |
| 地址： | 516006 廣東省惠州市仲愷高*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 卷積 神經網絡 剪枝 算法 手機屏幕 mura 缺陷 檢測 方法 | ||
【權利要求書】：
1.基于卷積神經網絡剪枝算法的手機屏幕MURA缺陷檢測方法，包括如下步驟：
1)自定義卷積神經網絡，通過訓練數據訓練該網絡直到收斂；
2)通過自適應模板匹配的方法來進行卷積神經網絡的剪枝，縮小網絡規模和網絡參數；具體地，在第L個卷積層上的所有N個特征圖，將第i個(i<N)特征圖學到的響應位置對應回原圖，該部分位置作為前景模板，原圖的剩余位置作為背景模板，計算前景模板和背景模板的平均亮度差異Di；
對所有的Di進行降序排序，取前K個(K<N)平均亮度差異Di最大的特征圖之和作為響應圖，剩余的特征圖和其對應的卷積核直接被剪枝；
3)采集手機屏幕圖片數據，生成圖片金字塔，分割成圖片塊，用于測試階段數據生成，送入到步驟2)獲得的剪枝后的卷積神經網絡中進行運算；
4)取中間隱層的特征圖之和作為響應圖，采用閾值分割的方法獲得缺陷最終位置并圈出，該方法用于檢測MURA缺陷。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：步驟3)所述的圖片金字塔具體是：將原始高分辨率圖片縮小成不同尺度的圖片，這些不同尺度的圖片合起來稱為一組圖片金字塔；使用圖片金字塔的目的是來檢測不同尺度上、不同大小的瑕疵。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟4)所述的響應圖具體是：采用的是第4個卷積層的輸出，把剪枝后網絡該層的特征圖之和作為缺陷的響應圖。
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