公开(公告)号：CN117593291A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311855060.7

申请日：2023-12-29

Applicant: 郑州大学 ,  郑州大学产业技术研究院有限公司

Inventor： 孙钢灿 ,  李亚彬 ,  薛琦 ,  郝万明

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06T5/20 ,  G06T5/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的卷积神经网络电缆缺陷检测方法，步骤一：采集电缆的缺陷图像，确定缺陷的初始化图像，并对缺陷图像储存和标注，构建电缆缺陷图像样本库；步骤二：将缺陷图像样本库中的图像分为训练集，利用训练代码进行图像识别训练，并将训练数据嵌入到FPGA中；步骤三：通过相机实时采集正在移动电缆的图像，由FPGA对图像进行预处理，匹配预先储存的缺陷图像；步骤四：将检测结构通过显示屏展示，以供工作人员获取信息；本发明采用基于FPGA的卷积神经网络电缆缺陷检测方法，不仅计算速度快而且更能适应复杂的环境提高检测效率和降低成本，改变了人工检测电缆的效率低下，以及单纯利用深度学习进行电缆检测不准确的现状。