专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于频率选择性的传感器模型的构建方法及传感器-CN202011564453.9有效
  • 张俊;黄楚钿;周雄辉;曹杰 - 广东工业大学
  • 2020-12-25 - 2022-07-12 - G01N33/2045
  • 本申请公开了一种基于频率选择性的传感器模型的构建方法及传感器,构建方法通过第一梯度过渡条带模型、第一周期性H形条带模型、第一连接带模型、矩形环模型、第二连接带模型、第二周期性H形条带模型和第二梯度过渡条带模型构成人工表面等离子体激元波导模型将传输能量束缚在波导表面传输,大大提高了能量的传输效率,利用背置开口环形谐振器模型和矩形环模型进行耦合连接后构成基于频率选择性人工表面等离子体激元波导的传感器模型将能量束缚在环形磁场内,可产生频率选择效应,利用陷波增强裂纹处的电磁场强度,从而在对金属样品模型表面裂纹进行检测时,提高与裂纹的相互作用的敏感性,提高传感器的检测灵敏度,可检测亚毫米级的裂纹
  • 一种基于频率选择性传感器模型构建方法
  • [发明专利]一种基于卷积神经网络的隐裂牙裂纹自动标记方法-CN202210378377.5在审
  • 王文龙;郭俊城 - 广州大学
  • 2022-04-12 - 2022-07-12 - G06V10/764
  • 本发明涉及隐裂牙裂纹标记技术领域,具体公开了一种基于卷积神经网络的隐裂牙裂纹自动标记方法,包括以下步骤:S1、制作隐裂牙;S2、制作数据集;S3、数据集训练;S4、计算标记。本发明采用温差法对健康牙齿进行处理,使牙齿通过热胀冷缩产生裂纹,从而模拟隐裂牙,使用电子显微镜拍摄牙齿表面带有裂纹的区域,图片大小为1920×1080共700‑800张,把其裁剪成大小为256×256大小的图片,可以简单快速地对隐裂牙裂纹位置进行自动标记,无需人工干预,有效避免了传统通过人眼观察进行裂纹的识别与诊断,一方面对临床医生提出了一定临床经验的要求,另一方面由于医生的视觉疲劳或误判,会对隐裂牙的诊断造成不准确的诊断的问题发生
  • 一种基于卷积神经网络隐裂牙裂纹自动标记方法
  • [实用新型]一种显示屏裂纹检测设备-CN202222036798.8有效
  • 王绍斌 - 深圳市双禹盛泰科技有限公司
  • 2022-08-03 - 2023-01-10 - G01N21/88
  • 本实用新型公开了一种显示屏裂纹检测设备,属于显示屏检测技术领域,所述的显示屏裂纹检测设备包括检测台、第一架体、第二架体、第一光照管和第二光照管,所述的第一架体固定连接在检测台上,所述的第二架体固定连接在第一架体上,所述的第一光照管螺纹滑动连接在第一架体上,所述的第二光照管螺纹滑动连接在第二架体上,使得显示屏裂纹检测设备在使用过程中能够通过第一光照管和第二光照管的滑动来使得显示屏表面能够进行横向和纵向的光照来进行裂纹的检测查看,有效地节省了人工拿取光源进行移动检测的时间,同时提高了光照的均匀性进而减小了显示屏裂纹的检测的误差,从而有效地提高了显示屏裂纹检测设备的检测效率。
  • 一种显示屏裂纹检测设备
  • [发明专利]一种基于图像处理的火花塞表面裂纹检测系统-CN202210065772.8在审
  • 谭立志 - 湖南汽车工程职业学院
  • 2022-01-20 - 2022-04-29 - G01N21/88
  • 本发明提供了一种基于图像处理的火花塞表面裂纹检测系统,包括固定模块、拍摄模块、特征分析模块、样本分析模块和裂纹检测模块,所述固定模块用于固定火花塞,所述拍摄模块用于对固定的火花塞拍摄图像,所述特征分析模块能够根据火花塞的图像处理得到特征数据,所述样本分析模块用于对标准火花塞的特征数据进行处理得到标准数据,所述裂纹检测模块用于将待测火花塞的特征数据与标准数据进行处理判断火花塞表面是否出现裂纹;本系统通过提取图像特征,能够对不同种类的火花塞进行分析判断是否合格,保证高的准确率,提高检测效率,减少人工工作量,降低公司的成本。
  • 一种基于图像处理火花塞表面裂纹检测系统

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