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[发明专利]缺陷检测方法、装置、设备及存储介质-CN202210123306.0有效
发明人：黄耀;胡中慧 -专利权人：北京阿丘科技有限公司
申请日： 2022-02-10 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于检测技术领域，公开了一种缺陷检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取无缺陷图像和目标检测图像；根据预设缺陷样本生成模型对所述无缺陷图像进行缺陷生成，得到仿真缺陷样本；根据所述仿真缺陷样本对所述目标检测图像进行缺陷检测，得到缺陷检测结果。通过上述方式，根据预设缺陷样本生成模型和无缺陷图像进行缺陷生成得到仿真缺陷样本，通过大量仿真缺陷样本图像对缺陷样本图像集进行增广，增大了缺陷样本数量，利用数量增加后的缺陷样本对目标检测图像进行检测识别，提高了小样本缺陷检测时的精度。
缺陷检测方法装置设备存储介质

[发明专利]电池片缺陷检测方法、装置、计算机设备及可读存储介质-CN202211201816.1在审
发明人：曹建伟;朱亮;傅林坚;刘华;文灿华 -专利权人：浙江求是半导体设备有限公司
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种电池片缺陷检测方法、装置、计算机设备及可读存储介质。所述方法包括：获取待检测电池片图像；将所述待检测电池片图像输入至第一缺陷检测模型中，得到主缺陷，所述主缺陷包括连续缺陷区域；将所述待检测电池片图像输入至第二缺陷检测模型中，得到局部缺陷，所述局部缺陷包括至少一个缺陷源点，所述缺陷源点包括缺陷端点或缺陷交点；基于所述主缺陷和所述局部缺陷确定目标缺陷。本申请实施例提供的电池片缺陷检测方法，一方面通过局部缺陷来补足或纠正主缺陷检测结果的遗漏或错误；另一方面，局部缺陷可以更准确地表达诱发缺陷的位置，为分析导致电池片缺陷原因提供了重要参考依据，有效提高了电池片缺陷检测的准确率和检测效率
电池缺陷检测方法装置计算机设备可读存储介质

[发明专利]一种基于持续学习的PCB板缺陷检测方法及装置-CN202310610302.X在审
发明人：刘华平;吴瑞林;葛泉波 -专利权人：清华大学
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于持续学习的PCB板缺陷检测方法及装置，属于PCB板缺陷检测领域。其中，所述方法包括：获取PCB板的缺陷部位图像作为待检测图像，将待检测图像输入预设的PCB板缺陷检测模型；若待检测图像对应的缺陷类型已用于训练PCB板缺陷检测模型，则该模型输出该图像的缺陷检测结果；若待检测图像对应的缺陷类型未用于训练PCB板缺陷检测模型，则利用该图像训练PCB板缺陷检测模型，以得到可识别新的缺陷类型的更新后的PCB板缺陷检测模型。本发明在无法获得已知缺陷类型训练数据的情况下，可实现对已知缺陷类型的检测同时也能够增量式地学习并检测新的缺陷类型，大大提高了PCB板缺陷检测模型的适用性和拓展性。
一种基于持续学习 pcb 缺陷检测方法装置

[发明专利]芯片缺陷检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品-CN202310101710.2在审
发明人：孙宸;成立业;王力纬;曲晨冰;黄云;路国光;恩云飞 -专利权人：中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室））
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种芯片缺陷检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品。所述方法包括：获取缺陷芯片的历史芯片图像和历史芯片图像对应的标签信息，标签信息包括缺陷芯片的芯片类型和缺陷属性信息，根据历史芯片图像和历史芯片图像对应的标签信息，训练初始缺陷检测模型得到目标缺陷检测模型，根据待检测芯片的待检测图像和目标缺陷检测模型，确定待检测芯片的芯片缺陷信息根据芯片缺陷信息对待检测芯片进行缺陷检测，得到缺陷检测结果。采用本方法能够提高芯片缺陷检测的准确性。
芯片缺陷检测方法装置设备存储介质程序产品

[发明专利]级联缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202211092418.0在审
发明人：冯蓬勃;谢学智;张富强;李会富 -专利权人：歌尔股份有限公司
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种级联缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，级联缺陷检测方法包括：获取待检测物体的检测图像，根据预设的缺陷检测模型检测所述检测图像中是否存在缺陷；若所述检测图像中存在缺陷，则对所述检测图像进行缺陷裁剪，得到目标缺陷图像；根据预设的分类模型对所述目标缺陷图像的缺陷特征进行分类识别，得到识别结果；基于所述识别结果确定所述待检测物体的缺陷结果。本发明提高了缺陷检测的准确性。
级联缺陷检测方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]工业检测中的缺陷检测方法、缺陷检测装置-CN202310993738.1在审
发明人：钱智明;赵何;潘正颐;侯大为 -专利权人：常州微亿智造科技有限公司
申请日： 2023-08-09 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及工业检测技术领域，提供一种工业检测中的缺陷检测方法、缺陷检测装置，所述方法包括：获取待检测工件的图像，采用光学面聚类算法输出待检测工件的光学面对应的缺陷检测模型，将待检测工件的图像输入对应的缺陷检测模型，以输出目标检测结果；将图像输入实例分割网络，以获取实例分割结果，通过异常检测网络给出实例分割目标的置信度，根据置信度输出异常检测结果；采用非极大值抑制方法对目标检测结果和异常检测结果进行多类别目标框融合，根据融合结果生成缺陷检测结果。本发明对工件图像的异常检测和实例分割结果进行置信度融合，并结合缺陷检测结果进行最终的目标融合，由此，可以有效解决缺陷样本被稀释和缺陷形态多样性的问题。
工业检测中的缺陷方法装置

[发明专利]工业检测中的缺陷检测方法、缺陷检测装置-CN202111035503.9有效
发明人：杭天欣;郭骏;潘正颐 -专利权人：常州微亿智造科技有限公司
申请日： 2021-09-06 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种工业检测中的缺陷检测方法、缺陷检测装置，所述方法包括：获取待检测的工件图片；将工件图片输入训练后的缺陷检测模型以获取缺陷预测结果，其中，缺陷检测模型包括MASK‑RCNN模型和FPN模型，缺陷预测结果包括预选框；对工件图片进行图像配准以获取配准后的前后背景分割图；根据配准后的前后背景分割图对缺陷预测结果的预选框进行筛选；根据筛选后的预选框获取缺陷检测结果。该方法利用图像配准和FPN模型，限制了预选框生成的区域，使得模型可以专注于光学面区域的检测，提高了模型的检出速度，并降低了漏检率；利用图像配准对预选框进行筛选，可以将非光学面的缺陷筛除，从而降低了模型的过检率
工业检测中的缺陷方法装置

[发明专利]缺陷检测元件及其检测和制造方法-CN200510082130.5无效
发明人：黄兴利;陈彦欣 -专利权人：联华电子股份有限公司
申请日： 2005-06-29 - 公布日： 2007-01-03 - 主分类号： H01L21/66 文献下载
摘要：一种缺陷检测元件的检测方法，包括：(a)于晶片上形成多个缺陷检测元件，其中各缺陷检测元件由下层的绝缘层与上层的导电层堆栈而成。(b)设定一缺陷检测参数，并且利用电子束(e－beam)扫描晶片，以得到多个缺陷信号。(c)确认缺陷信号的数目是否至少等于缺陷检测元件的数目。若缺陷信号的数目小于缺陷检测元件的数目，则重新调整缺陷检测参数，并重复步骤(b)～(c)，直到缺陷信号的数目至少等于缺陷检测元件的数目为止。
缺陷检测元件及其制造方法

[发明专利]一种基于神经网络的飞轮盘半制品表面缺陷检测方法-CN202210450239.3在审
发明人：石广丰;胡行宽;李友良;车建伟;张景然;李俊烨;王丽娜;毛宇航;史国权 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2022-04-27 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于神经网络的飞轮盘半制品表面缺陷检测方法，包括：获取飞轮盘半制品的样本缺陷数据；根据所述样本缺陷数据改进FasterR‑CNN网络，得到表面缺陷检测网络；根据所述样本缺陷数据训练表面缺陷检测网络，得到表面缺陷检测网络模型；获取待检测的飞轮盘半制品的实际待测数据，并且输入至所述表面缺陷检测网络模型，如果存在缺陷，所述表面缺陷检测网络模型对检测到的缺陷进行定位和分类并且输出检测结果。由于本申请可通过表面缺陷检测网络模型自动化检测飞轮盘半制品表面缺陷情况，所以本申请解决了现有的关于飞轮盘表面缺陷检测中人工检测效率低并且检测质量不稳定，以及容易导致误检和漏检的问题。
一种基于神经网络飞轮半制品表面缺陷检测方法

[发明专利]缺陷检测方法、装置、设备及存储介质-CN202211656263.9在审
发明人：黄耀;郑旁伟;邓淑芹;梁铭裕 -专利权人：阿丘机器人科技（苏州）有限公司
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G01N21/01 文献下载
摘要：本发明属于缺陷检测领域，公开了一种缺陷检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括根据缺陷检测指令确定待检测物体对应的待检测缺陷类型；获取待检测物体在不同方向的光源下采集到的多个待检测图像；根据待检测图像和待检测缺陷类型生成缺陷检测图，缺陷检测图包括反射率图、平均曲率图、高斯曲率图、散度图和旋度图中的至少一种；根据缺陷检测图确定待检测物体的缺陷检测结果。由于本发明是根据待检测缺陷类型和待检测物体在不同方向的光源下采集到的多个待检测图像生成缺陷检测图，根据缺陷检测图确定待检测物体的缺陷检测结果。相对于现有的通过人工裸眼目检或借助一些相对简易的采像工位目检的方式，本发明上述方式能够提高缺陷检测效率。
缺陷检测方法装置设备存储介质

[发明专利]晶圆缺陷检测方法-CN201410377444.7在审
发明人：倪棋梁;陈宏璘;龙吟 -专利权人：上海华力微电子有限公司
申请日： 2014-08-01 - 公布日： 2014-10-15 - 主分类号： H01L21/66 文献下载
摘要：本发明公开了一种晶圆缺陷检测方法，通过将掩模版缺陷检测结果转移到晶圆缺陷检测设备中，并提高掩模版上缺陷对应位置周围的检测灵敏度，以检测实际晶圆上的缺陷，可以对在掩模版检测中发现的缺陷，在生产中验证其对实际电路的影响，从而实现掩模版缺陷检测在生产中晶圆缺陷检测的联动，对晶圆缺陷检测中难以捕捉的缺陷提高灵敏度，进而提高晶圆缺陷检测的查全率。
缺陷检测方法

[发明专利]嵌入式极片检测系统及其嵌入式平台部署方法-CN202310188455.X在审
发明人：周正清;包振健 -专利权人：凌云光技术股份有限公司
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G01N21/95 文献下载
摘要：本申请公开了一种嵌入式极片检测系统及其嵌入式平台部署方法，属于极片检测技术领域。嵌入式极片检测系统包括：图像采集装置，图像采集装置用于采集待检测极片的极片图像；嵌入式平台，嵌入式平台包括极片缺陷提取模块和极片缺陷检测模块，极片缺陷提取模块与图像采集装置连接，极片缺陷提取模块用于提取极片图像的缺陷，输出极片缺陷图像；极片缺陷检测模块和极片缺陷提取模块连接，极片缺陷检测模块包括缺陷检测模型，极片缺陷检测模块用于通过缺陷检测模型检测极片缺陷图像，输出待检测极片的缺陷检测结果。该系统的嵌入式平台的检测效率高、功耗低，缺陷检测模型体积小，易于在嵌入式平台进行部署和维护。
嵌入式检测系统及其平台部署方法

[发明专利]图像检测方法及装置-CN202310505715.1在审
发明人：谭深;李亚旻;李嘉伟;李静;江文斐 -专利权人：北京优酷科技有限公司
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本说明书一个或多个实施方式涉及计算机视觉领域，具体提供了一种图像检测方法及装置，图像检测方法包括对待检测图像进行图像检测得到待检测图像上的各个局部区域对应的缺陷图和缺陷分值，根据各个局部区域对应的缺陷图和缺陷分值确定局部区域在多个缺陷类别中的每个缺陷类别所对应的缺陷程度参数，根据各个局部区域在每个缺陷类别所对应的缺陷程度参数，确定待检测图像对应的缺陷检测结果。本说明书实施方式中，基于图像局部区域进行多类别的缺陷检测，有效对图像上存在的各类局部缺陷进行检测，降低漏检风险，提高缺陷检测准确性，并且可针对各类缺陷提供细粒度的缺陷检测结果，用于指导针对图像缺陷的修复
图像检测方法装置

[发明专利]一种卫浴陶瓷表面缺陷检测方法-CN202111232341.8在审
发明人：赵宏剑;贾沛;田成花;滕博文;顾聪 -专利权人：北京机械工业自动化研究所有限公司
申请日： 2021-10-22 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种卫浴陶瓷表面缺陷检测方法，包括如下步骤：采集卫浴陶瓷的原始图像，构建卫浴陶瓷表面缺陷图像数据集；扩充卫浴陶瓷表面缺陷图像，然后将所有所述卫浴陶瓷表面缺陷图像制作为卫浴陶瓷表面缺陷数据集；利用Tensorflow和Keras开源深度学习框架搭建出改进的CenterNet缺陷检测模型；分批次向改进的CenterNet缺陷检测模型中输入卫浴陶瓷缺陷图像，迭代训练模型，最终得到卫浴陶瓷表面缺陷检测模型；训练完成后，将测试集样本输入到所述卫浴陶瓷表面缺陷检测模型中，验证改进的CenterNet缺陷检测模型的鲁棒性；以及将待检测的卫浴陶瓷表面缺陷图像输入到测试过的所述卫浴陶瓷表面缺陷检测模型中，进行缺陷检测。本发明可替代人工进行缺陷检测，显著提高了检测效率和检测精度。
一种卫浴陶瓷表面缺陷检测方法

[发明专利]产品缺陷检测系统及方法-CN201910631680.X有效
发明人：李广;伍翌嘉;夏鹏程 -专利权人：北京旷视科技有限公司
申请日： 2019-07-12 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明公开一种产品缺陷检测系统及方法，该系统包括：拍摄规划模块、图像采集模块、缺陷检测模块和缺陷整合模块；拍摄规划模块用于确定图像采集模块的图像采集方案，并向图像采集模块发送图像采集方案；图像采集模块用于按照图像采集方案对待检测产品进行图像采集得到图像序列，并向缺陷检测模块发送图像序列，图像序列中包括：待检测产品在不同拍摄位点的不同拍摄角度下的图像；缺陷检测模块用于针对图像序列中的每个图像进行缺陷检测，得到各图像的缺陷检测结果，并向缺陷整合模块发送缺陷检测结果，缺陷检测结果包括：图像中缺陷的位置坐标和缺陷类型信息；缺陷整合模块用于根据缺陷检测结果，确定同一拍摄位点下待检测产品的缺陷位置和类型。
产品缺陷检测系统方法