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[发明专利]一种基于机器视觉的布匹缺陷检测评分方法-CN202310492221.4在审
发明人：蔡丹;林怀周;贾海滨;孙立贤;徐芬;邹勇进;向翠丽 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器视觉的布匹缺陷检测评分方法，通过以下6个步骤实现：1、图像采集；2、缺陷检测；3、缺陷标注；4、缺陷分析；5、综合评分；6、返回评分及后续处理。相对于现有技术，本发明解决了以下问题：1、解决了图像采集过程中细节丢失问题严重的问题，即使用彩色工业相机进行视频流图像采集和后处理；2、解决了现有缺陷标注难以实时且易重复标注的问题，即通过人工智能技术实现缺陷自动化的非重复标注；3、解决了传统布匹缺陷评估受评估者的主观因素影响过大的问题，提出了基于布匹缺陷种类、大小、横纵走向、缺陷置信度的综合评分标准，并设置可接受的正常布匹评分阈值，使缺陷评分标准化。
一种基于机器视觉布匹缺陷检测评分方法

[发明专利]晶圆缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310527795.0在审
发明人：张元;陈斌;王君逸;杨权 -专利权人：哈尔滨工业大学重庆研究院;哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供一种晶圆缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：获取通过相机拍摄晶圆得到的相机图像；对相机图像进行预处理，得到待检图像；将待检图像输入预设缺陷检测模型，得到表征晶粒是否存在缺陷的检测结果；当检测结果为晶粒存在缺陷时，从预设缺陷检测模型检测待检图像过程中提取的特征图中，分割得到表征缺陷区域的子特征图，并从预设缺陷检测模型检测待检图像过程中生成的异常得分热力图中，分割得到表征缺陷区域的注意力图；将子特征图和注意力图输入预设分类器，得到表征缺陷类别的分类结果。如此，可以改善传统晶圆检测中，海量异常样本难采集、异常检测无法适应晶圆工艺正常变化以及缺乏缺陷类别信息的问题。
缺陷检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于强化学习的管道缺陷非开挖修复决策方法及系统-CN202310686877.X在审
发明人：饶帅;肖东东;杨坤 -专利权人：中冶南方城市建设工程技术有限公司;中冶南方工程技术有限公司
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06Q10/0637 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于强化学习的管道缺陷非开挖修复决策方法及系统，该方法包括：获取管道的声纳轮廓图，利用基于SVM多分类器的缺陷等级初步评估模型给出管道缺陷等级的初步评估结果；管道缺陷等级包括结构性和功能性缺陷程度等级；根据管道缺陷等级的初步评估结果对管道进行筛选，获取筛选后管道的电视检测图，利用基于GNN‑SVM的缺陷等级最终评估模型给出管道缺陷等级的最终评估结果；获得管道综合缺陷程度等级；构建基于PPO的修复策略模型，获取以及执行最优修复策略，并根据在管道修复过程中核实的管道缺陷程度等级，对两个评估模型进行修正。本发明能够解决传统管段人工检测与评估时效性差以及成本高的问题，具有精准高效、成本低等优点。
一种基于强化学习管道缺陷开挖修复决策方法系统

[发明专利]基于卷积神经网络的局部放电缺陷类型的识别方法及系统-CN201711106430.1有效
发明人：邵先军;何文林;刘石;詹江杨;钱平;徐华;郑一鸣;杨智;常丁戈;朱明晓;张冠军 -专利权人：国网浙江省电力公司电力科学研究院;西安交通大学
申请日： 2017-11-10 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于卷积神经网络的局部放电缺陷类型的识别方法及系统。本发明识别方法的步骤包括：A、采集局部放电缺陷类型已知的局部放电信号；B、建立局部放电信息库，其包括若干缺陷类型的局部放电波形信号和相应的缺陷类型；C、搭建用于模式识别的卷积神经网络；D、将局部放电信息库中的波形和相应缺陷类型作为输入量，训练卷积神经网络；E、采集待定缺陷类型的多次局部放电信号；F、将待定缺陷类型的局部放电波形数据输入训练好的卷积神经网络，输出中占比最大的缺陷类型作为最终的缺陷类型。本发明避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程，能更准确地识别缺陷类型，且易于实现。
基于卷积神经网络局部放电缺陷类型识别方法系统

[发明专利]一种基于图像识别的管道缺陷分类分级方法及系统-CN202011520640.7在审
发明人：谭锦欣;鄢琳;林健新;朱志文;陈振贤;左达任 -专利权人：广东爱科环境科技有限公司
申请日： 2020-12-21 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像识别的管道缺陷分类分级方法及系统，该方法包括以下步骤：将采集的管道视频或图片信息解码处理；将解码的图像信息归一化处理成标准格式的图像信息；将归一化处理后的图像信息形成图像集，建立图像识别模型并且基于图像识别模型进行缺陷特征提取；利用分类器对提取的缺陷特征进行缺陷分类，确定缺陷位置并且关联缺陷等级。本发明提供的基于图像识别的管道缺陷分类分级方法及系统，能够根据采集的管道图像自动进行缺陷分类和分级，具有自动化水平高、检测速度快、检测结果准确度高的特点，有效节省人工成本，避免了传统人工检测存在的问题。
一种基于图像识别管道缺陷分类分级方法系统

[发明专利]一种列车的车轮踏面缺陷检测方法及其系统-CN202210693894.1在审
发明人：张渝;赵波;彭建平;黄炜;章祥;王小伟;马莉;彭华;韩明阳 -专利权人：成都主导科技有限责任公司
申请日： 2022-06-19 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种列车的车轮踏面缺陷检测方法及其系统，包括：采集车轮踏面的二维图像数据；构建用于提取缺陷区域的神经网络模型；将所述二维图像数据输入所述神经网络模型；所述神经网络模型将所述二维图像数据分割为多类图像区域；基于多类所述图像区域提取多个缺陷区域信息并生成检测报告。本发明通过语义分割网络针对频繁出现缺陷的区域进行精准的划分，降低图像背景干扰后，能够通过目标检测模型准确的提取缺陷区域信息及缺陷类型，提高缺陷检测准确率且降低了检测结果的漏报率和误报率，解决了传统的车轮踏面缺陷检测方法存在的检测结果可靠性低的问题
一种列车车轮缺陷检测方法及其系统

[发明专利]一种基于自注意力机制的多类管道缺陷检测、追踪与计数方法-CN202210287241.3在审
发明人：王晶惠;郑成志;王念念;方宏远;马铎;武睿;高新磊;房睿 -专利权人：广东粤海水务投资有限公司;哈尔滨工业大学水资源国家工程研究中心有限公司;郑州大学
申请日： 2022-03-22 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自注意力机制的多类管道缺陷检测、追踪与计数方法，包括如下步骤：S1、获取多类管道缺陷图像；S2、建立管道缺陷图像数据集；S3、构建管道缺陷检测模型并训练；S4、构建管道缺陷追踪与计数模型本发明采用基于自注意力机制的深度学习方法，研发适用于管道缺陷特征的目标检测、追踪与计数算法，基于管道缺陷大数据进行模型训练，提高模型的鲁棒性和泛化能力。本发明采用Transformer基础网络代替了传统卷积神经网络，提高模型检测的准确度，实现了管道缺陷的自动识别与计数功能。
一种基于注意力机制管道缺陷检测追踪计数方法

[发明专利]一种面向交通设施巡检的视觉缺陷在线检测方法-CN202210001738.4在审
发明人：孙正兴;张胜;朱毅欢;张巍 -专利权人：南京大学
申请日： 2022-01-04 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向交通设施巡检的视觉缺陷在线检测方法，包括离线训练和在线巡检两部分。离线训练时采用带有包围框和类别标注的缺陷数据集作为训练数据，训练CrackDet检测模型，结合深度学习算法和传统算法的优势；同时裁剪出不同种类的缺陷图像块，使用度量学习模型进行训练。在线巡检时，对于输入的视频帧，使用检测模型检测得到缺陷类别和位置；使用卡尔曼滤波器计算检测框的运动特征；使用度量学习模型计算缺陷的外观特征；对检测到的缺陷进行跟踪并统计；根据跟踪轨迹中检测得到的类别进行投票确定其缺陷种类；最终实现在线巡检，得到交通设施巡检时所出现的缺陷的种类、大小、位置以及数量。
一种面向交通设施巡检视觉缺陷在线检测方法

[发明专利]一种基于微小缺陷YOLO网络的钢板表面缺陷检测方法-CN202210378296.5在审
发明人：周友行;潘恒;杨沛;翟明龙 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于针对微小缺陷YOLO网络的钢板表面缺陷检测方法，该方法包括以下步骤：S1建立表面缺陷钢板数据集(包含训练集、测试集、验证集)，S2对所建立的数据集进行数据分类，使用迁移学习对该训练集进行训练，得到训练模型，使用训练后的模型对待检测缺陷进行分类检测，保留数据结果。S3改进YOLO网络，增加小目标检测层并在检测后期采用DIOU_NMS(非极大值抑制)，在保证检测效率同时加强微小缺陷检测。本发明的一种基于微小缺陷YOLO网络的钢板表面缺陷检测方法与传统检测方法相比较，实验对比得出：改进后检测精度更高，速度更快，网络结构精简，尤其是对微小缺陷检测更准确。
一种基于微小缺陷 yolo 网络钢板表面检测方法

[发明专利]一种航空发动机蒙皮缺陷检测方法及系统-CN202310269343.7在审
发明人：李宏涛;王高洁;刘东升;邢育博;陈亚辉;刘彦妮 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及基于航空发动机蒙皮的缺陷检测技术领域，公开了一种航空发动机蒙皮缺陷检测方法及系统，该方法通过对航空发动机蒙皮的图像进行预处理，去除图像噪声，基于各种航空发动机缺陷下的航空发动机蒙皮表面的特征参数构建航空发动机蒙皮缺陷检测模型，将预处理后的待测图像输入到航空发动机蒙皮缺陷检测模型中，以输出航空发动机缺陷状态信息，通过引入了新的分类器头、注意机制和特征融合模块，以提高缺陷检测的准确性，将缺陷识别经验与机器学习相融合，与传统的机器视觉检测相比较
一种航空发动机蒙皮缺陷检测方法系统

[发明专利]基于改进CycleGAN的钢材表面缺陷图像数据增强方法-CN202310897789.4在审
发明人：张付祥;徐兆洋 -专利权人：河北科技大学
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：基于改进CycleGAN的钢材表面缺陷图像数据增强方法，用于对现有钢材表面缺陷数据集进行样本扩增和数据增强，包括如下步骤：（1）获取单类钢材表面缺陷图像；（2）采用传统算法进行样本扩增；（3）图像预处理；（4）建立单类钢材表面缺陷图像数据集；（5）搭建CycleGAN网络结构模型；（6）改进CycleGAN网络结构模型；（7）生成双类缺陷的钢材表面图像数据；（8）生成多类缺陷的钢材表面图像数据。该方法可以高效且鲁棒地对现有钢材表面缺陷数据集进行样本扩增和数据增强，增加训练样本的多样性，进而提高目标检测网络的泛化性能和鲁棒性，为最终建立钢材表面缺陷自动检测与分级系统奠定技术基础。
基于改进 cyclegan 钢材表面缺陷图像数据增强方法

[发明专利]一种金属工件表面结构误检结果的排除方法-CN201710830063.3有效
发明人：黄茜;严科;胡志辉 -专利权人：华南理工大学;广东盈嘉科技工程发展股份有限公司
申请日： 2017-09-15 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种金属工件表面结构误检结果的排除方法，包括步骤：采用传统缺陷识别方法检测得到初始缺陷图像集；计算当前缺陷图像的信息熵Hp；计算当前缺陷图像四个方0Re；计算图像的复杂度CP，通过实验获取经验阈值，在当前检测的图像复杂度大于阈值时，则认为当前图像为正常图像，从初始缺陷图像集中排除本发明可以在R‑CNN检测缺陷后，排除掉误检的结构区域，提高缺陷检测的准确率，使在线缺陷检测可以高效和高质量地进行。
一种金属工件表面结构结果排除方法

[发明专利]一种基于图像深度学习的产品表面划痕检测方法-CN201810637934.4在审
发明人：陈斌;李文俊;李建明;杜海江;江志伟;许慧青;钱基德 -专利权人：中科院广州电子技术有限公司
申请日： 2018-06-20 - 公布日： 2018-12-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明基于深度学习的高反光表面划痕检测方法，通过在高反光表面不同光照、产品下取得不同类型、形态、尺寸的划痕缺陷图像块作为训练样本训练多层卷积神经网络深度学习算法，再利用训练好的网络模型检测识别出高反光表面划痕缺陷，解决了传统图像识别方法无法识别光影区域内划痕缺陷的难题。
高反光表面划痕缺陷划痕检测卷积神经网络产品表面传统图像光影区域网络模型学习算法训练样本图像块再利用多层光照图像学习检测

[实用新型]一种单板缺陷检测系统及设备-CN201721748420.3有效
发明人：丁磊;张先耀 -专利权人：北京木业邦科技有限公司
申请日： 2017-12-14 - 公布日： 2018-07-20 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本申请公开了一种单板缺陷检测系统及设备。通过获取经背面透过性照射的待检测单板图像，根据经过机器学习的缺陷检测模型对所述待检测单板图像进行识别和匹配，并根据所述识别和匹配的结果得到所述待检测单板的质量信息。解决了传统的机器视觉方法只能检测木皮的颜色或纹理缺陷，无法检测木皮的厚薄均匀度等问题。
单板检测缺陷检测系统木皮匹配图像机器视觉机器学习缺陷检测纹理缺陷质量信息厚薄传统的均匀度透过性背面照射申请

[发明专利]一种用于真空隔热板中的气凝胶吸气剂-CN200810045651.7无效
发明人：朱斌;钱宇 -专利权人：成都思摩纳米技术有限公司
申请日： 2008-07-28 - 公布日： 2010-02-03 - 主分类号： B01J20/10 文献下载
摘要：传统真空隔热板中，导热系数最高的地方是放吸气剂的地方，这是它的一个致命缺陷。本发明将气凝胶做为吸气剂引入到真空隔热板中，并确定了气凝胶的种类、工艺路线以及性能参数，由此克服了真空隔热板的产品缺陷。将传统真空隔热板中的吸水剂和吸附氮气及其它小分子气体的吸气剂用这种气凝胶代替，可使真空隔热板放置吸气剂的地方的导热系数降到0.005W/m.k.以下。
一种用于真空隔热板中的凝胶吸气