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]一种缺陷形状可视化算法-CN201410052398.3有效
  • 王金鹤 - 宁波工程学院
  • 2014-02-10 - 2014-05-07 - G06K9/00
  • 本发明涉及一种缺陷形状可视化算法,所述算法通过视频设备获取黑白数字图像,在图像上利用缺陷单片段进行处理和检测,缺陷单片段为图象某扫描行上连续黑象素构成的区结点,区结点内不含白像素,缺陷单片段内包括左端点和右端点,所述左端点和右端点分别位于缺陷单片段的两端,图象的检测方式是自上至下、自左至右进行的,缺陷单片段连续生成过程即是端点的搜索过程,在获取了端点后,即获得缺陷单片段,利用常用的B样条函数即可利用获取的端点分段拟合曲线,从而找到缺陷轮廓。本发明能快速获得缺陷的范围空间,获得较好的提取和识别效果。
  • 一种缺陷形状可视化算法
  • [发明专利]重构非均匀介质中缺陷形状的方法-CN201010131246.4无效
  • 郑钢丰;郑礼全;邱轶兵;李玲 - 安徽理工大学
  • 2010-03-18 - 2010-09-01 - G01N29/04
  • 本发明涉及无损检测领域,具体涉及一种重构非均匀介质中的缺陷形状的方法,具体包括以下步骤:首先利用超声波检测系统检测非均匀介质,获得非均匀介质中的缺陷回波幅值,在计算机中利用工程计算软件对公式(1)和(2)进行程序编写,然后输入相应的缺陷回波的幅值即可实现非均匀介质的缺陷形状的重构;其中公式(1)和(2)是根据均匀的各向同性介质中的三维Born近似公式和三维Kirchhoff近似公式中分别引入相速度式而导出的,所以本发明的重构非均匀介质中缺陷形状的方法简单方便,能快速、准确、低成本的重构出非均匀介质中三维缺陷形状
  • 重构非均匀介质缺陷形状方法
  • [发明专利]一种含几何形状缺陷薄壁结构承载响应的快速重分析方法-CN201911010489.X有效
  • 梁珂;孙秦 - 西北工业大学
  • 2019-10-23 - 2020-09-01 - G06F30/23
  • 本发明提供一种含几何形状缺陷薄壁结构承载响应的快速重分析方法,包括:定义薄壁结构的几何形状缺陷场;构造计及结构几何形状缺陷的有限元模拟的四边形板壳单元;计算计及结构几何形状缺陷的单元应变能和单元节点内力向量;构造计及结构几何形状缺陷的薄壁结构的非线性有限元降阶模型;求解计及结构几何形状缺陷的薄壁结构的非线性有限元降阶模型,得到含几何形状缺陷的薄壁结构的非线性力学承载响应曲线。优点:针对给定结构只需先建立无缺陷情况下的非线性有限元降阶模型,然后在计及不同几何形状缺陷场时,只需要更新无缺陷结构有限元降阶模型右端独立的缺陷影响项,随即开展快速的结构重分析即可,进而最终实现快速准确的缺陷敏感度分析
  • 一种几何形状缺陷薄壁结构承载响应快速分析方法
  • [发明专利]CT形状过滤器缺陷的单能矫正方法-CN201710233890.4有效
  • 邹宇;杨溢;张启林 - 沈阳开普医疗影像技术有限公司
  • 2017-04-11 - 2020-04-17 - A61B6/00
  • 本发明涉及一种CT形状过滤器缺陷的单能矫正方法,其通过下列方式获得X射线在形状过滤器中所穿行的路径长度:以同一CT机,使用相同的X射线源球管电压,分别在安装好形状过滤器状态下和不安装形状过滤器状态下进行空气扫描,依据同一个探测器单元在两种所述状态下获得的测量数据,推算出达到该探测器单元的X射线在形状过滤器中所穿行的路径长度,所述空气扫描优选为等视角间距的360度扫描。本发明能够对CT机形状过滤器缺陷进行矫正,大幅度降低了形状过滤器的加工难度和制备成本,方便了使用,降低了维护费用,并且相关计算方式和计算过程也较为简便。
  • ct形状过滤器缺陷矫正方法
  • [发明专利]一种基于形状特征的皮革表面缺陷检测方法-CN201910861495.X有效
  • 张发恩;吴珂 - 创新奇智(合肥)科技有限公司
  • 2019-09-12 - 2022-05-17 - G06T7/00
  • 本发明公开了计算机视觉和机器学习领域的一种基于形状特征的皮革表面缺陷检测方法,包括以下具体步骤:S1:获取皮革表面正常样本和异常样本,并使用其他在人工物体表面含有自然形成的不规则纹理的图像作为训练数据;S2:输入图像数据,进行图像预处理,以增强形状特征;S3:增强后的图像输入到特征提取网络,提取卷积特征;S4:最后一层卷积层作为检测网络,用于检测特定目标,网络的输出向量为是否目标的概率和目标的位置和宽高;S5:分别计算分类损失和目标位置与宽高损失,得到加权的损失函数;S6:通过随机梯度下降法更新网络权值,避免了在实际检测任务中难以获取缺陷样本的问题,为不同场景的同类应用提供了一种通用的检测方案。
  • 一种基于形状特征皮革表面缺陷检测方法

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