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基于卷积神经网络的影像脏污检测方法及网络模型的检测结果判断正确率是否满足预设模组的图像，输入训练完成的卷积神经网络模2训练模块，预存有卷积神经网络模型，用于将初步验证模块，用于获取不良品摄像头模组的图像，输入批量验证模块，用于获取生产线上摄像头模组的图像，输所述生产线包括若干站位，站位包括检测模块；批量验证模块所述批量验证模块还用于计算当前生产线选定站位上卷积神经网络模型输出检测结若大于第二阈值，批量验证模块还用于获取当前生产线上其他站位摄像头模组的图S2、将训练图像集中的图像输入卷积神经网络模型进34卷积神经网络模型检测结果与生产线原有的检测结果的拟合度是否超过第一阈值，若超5[0019]因为摄像头模组的图像有shading现象，也就是摄像头模组的图像传感器边缘区络模型输出的检测结果与站位原有检测模块的检输出检测结果的速度，与当前生产线选定站位上原有检测模块输出检测结果的速度的比6[0036]因为摄像头模组的图像有shading现象，也就是摄像头模组的图像传感器边缘区7[0039]图3为实施例一基于卷积神经网络的影像脏污检测系统中图像区域划分的示意积神经网络模型检测结果与生产线原有的检测结果的拟合度是否超过第一阈值，若超过，89当前生产线选定站位上卷积神经网络模型输出检测结果的速度与当前生产线选定站位上阈值，第二阈值和第三阈值可以根据生产线的站位上摄像头模组的实际通过速率进行确
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