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[发明专利]基于图像分割的缺陷检测方法、装置、设备及存储介质-CN202110073392.4在审
发明人：楼啸天 -专利权人：南京汇川图像视觉技术有限公司
申请日： 2021-01-19 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像分割的缺陷检测方法，该方法包括：接收含有目标缺陷的训练图像，对目标缺陷进行像素标注，得到缺陷图像；通过预设神经网络，对缺陷图像进行特征提取，得到目标特征层，并对目标特征层进行不同尺度的平均池化，得到不同尺度的池化结果；对不同尺度的池化结果进行特征融合，得到目标特征图，并根据目标特征图，计算一致性损失；根据一致性损失，对预设神经网络进行迭代处理，并调整迭代处理后的预设神经网络的参数，以完成预设神经网络的训练本发明还公开了一种基于图像分割的缺陷检测装置、设备及存储介质。本发明改善了检测中的缺陷兼容性问题，增加缺陷的完整性，减少缺陷分类错误，提高了神经网络稳定性和泛化性。
基于图像分割缺陷检测方法装置设备存储介质

[发明专利]基于交叉特征融合的金属膜片表面缺陷检测方法-CN202310438276.7在审
发明人：王慧青;徐铭麒;余厚云 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于交叉特征融合的金属膜片表面缺陷检测方法。包括：建立金属膜片表面缺陷数据集；训练金属膜片表面缺陷检测模型，在训练集上，将图片组同时输入缺陷检测网络，通过视觉转换器主干网络提取其特征，使用改进的交叉特征金字塔模块对特征进行融合，融合特征通过区域生成网络模块得到检测候选框，感兴趣区域检测头模块对候选框中的缺陷目标进行定位分类，迭代优化模型参数，形成针对金属膜片表面缺陷的检测模型；多个摄像头对实际生产中的金属膜片进行连续拍摄，将拍摄到的相关图像组输入缺陷检测模型，对图像中的缺陷进行检测本发明使用视觉转换器及改进的交叉特征金字塔模块，高效准确实现金属膜片表面缺陷检测任务。
基于交叉特征融合金属膜片表面缺陷检测方法

[发明专利]加权多尺度特征融合的高分辨率陶瓷表面缺陷检测方法-CN202310081513.9在审
发明人：安剑奇;王行澳;陈鑫 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-01-14 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种加权多尺度特征融合的高分辨率陶瓷表面缺陷检测方法，搭建缺陷检测模型、模型训练和缺陷检测；缺陷检测模型包括三个特征金字塔结构与两个权重计算模块，通过将前一特征金字塔结构中不同深度的卷积层输出的特征信息进行汇聚，在权重计算模块中对汇聚得到的特征中每一层进行权重系数计算，最终利用权重系数对汇聚得到的特征进行加权融合；模型训练：通过对卫浴陶瓷数据进行标注，得到数据集，将该数据集划分为训练集和测试集，对建立的缺陷检测模型进行训练，得到最终的缺陷检测模型；缺陷检测：对卫浴陶瓷图片先等宽高缩放到1920×1920，而后输入缺陷检测模型中进行检测，得到最终的检测结果。该方法提高了小缺陷目标的检测性能。
加权尺度特征融合高分辨率陶瓷表面缺陷检测方法

[发明专利]一种轨道机车表面缺陷检测方法及系统-CN202310384365.8在审
发明人：梅爽;王贺堡;张家庆;陈欣怡;贺鑫;文国军 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种轨道机车表面缺陷检测方法及系统，包括：获取外表面图像的标准图像和缺陷图像；对标准图像进行裁剪，获得无缺陷样本集；对缺陷图像进行图像校正和裁剪，获得缺陷样本集；通过损失函数对孪生CNN网络进行训练，获得训练好的孪生CNN网络；将无缺陷样本集输入训练好的孪生CNN网络，获得第一特征张量F1；将缺陷样本集输入训练好的孪生CNN网络，获得第二特征张量F2；计算第一特征张量F1与第二特征张量F2之间的欧式距离本发明构建并训练孪生CNN网络，能够使用该网络进行标准图像和缺陷图像的特征提取，解决了因图像背景复杂无法有效提取图像缺陷区域特征的问题。
一种轨道机车表面缺陷检测方法系统

[发明专利]一种考虑缺陷随机特征的概率疲劳强度评估方法-CN202310890359.X在审
发明人：朱顺鹏;牛晓鹏;王清远;靳吉庆;罗昌齐;何金超;孟德彪 -专利权人：电子科技大学;四川大学;电子科技大学广东电子信息工程研究院
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开一种考虑缺陷随机特征的概率疲劳强度评估方法，应用于强度校核与疲劳强度评估领域。针对目标材料在随机缺陷特征影响下普遍存在的疲劳分散性问题，本发明采用蒙特卡罗思想结合虑及缺陷尺寸、形状与位置等特征的疲劳强度模型，建立了一种考虑缺陷特征随机不确定性的概率疲劳强度评估技术；本方法以断裂力学中应力强度因子和疲劳强度模型为基础，通过关联缺陷特征与缺陷几何修正系数关系，能够较好地呈现缺陷特征对应力集中状况与疲劳性能的影响；同时，基于疲劳强度模型中的随机参量绘制概率K–T图，能够有效的量化不同设计应力下的缺陷容限分布状况；最后，基于提出的缺陷容限干涉模型计算出不同设计应力下的目标材料失效概率。
一种考虑缺陷随机特征概率疲劳强度评估方法

[发明专利]一种灰度和深度信息融合的表面缺陷检测方法-CN201110121520.4有效
发明人：徐科;徐金梧;杨朝霖;周鹏 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2011-05-11 - 公布日： 2011-12-21 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明涉及一种物体表面缺陷在线检测方法以及实现该方法的装置，通过灰度与深度信息的融合提高缺陷检测与识别的准确率，并可应用于复杂形状和复杂表面的物体检测。通过深度图像与灰度图像的像素级融合进行图像的分割和缺陷边缘提取，从而可以更准确地检测缺陷所在的区域。根据检测到的缺陷区域，从灰度图像中提取缺陷的灰度特征、纹理特征以及二维几何特征，从深度图像中提取缺陷的三维几何特征，并进行特征级的融合，将融合后的特征量作为分类器的输入进行缺陷的分类，从而实现缺陷的识别
一种灰度深度信息融合表面缺陷检测方法

[发明专利]用于识别集成电路缺陷的方法和系统-CN201780085175.9有效
发明人：张兆礼;林杰;俞宗强 -专利权人：东方晶源微电子科技（北京）有限公司
申请日： 2017-12-18 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： H01L21/66 文献下载
摘要：本发明提供了用于识别集成电路中缺陷的方法和系统。所述方法包括：接收与集成电路相关联的图形的输入数据；使用所述输入数据确定与图形的特征相关联的特征数据；使用所述输入数据、所述特征数据和缺陷检测技术确定与图形相关联的缺陷检测结果；以及使用所述缺陷检测结果确定缺陷识别结果存储器连接到处理器，并且并且在被配置之后，进行存储指令集：用以接收与集成电路相关联的图形的输入数据；用以使用所述输入数据确定与图形的特征相关联的特征数据；用以使用所述输入数据、所述特征数据和缺陷检测技术确定与图形相关联的缺陷检测结果；以及用以使用所述缺陷检测结果确定缺陷识别结果。
用于识别集成电路缺陷方法系统

[发明专利]一种基于特征对比的缺陷检测方法及系统、存储介质-CN202010532060.3有效
发明人：杨洋 -专利权人：深圳市华汉伟业科技有限公司
申请日： 2020-06-11 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于特征对比的缺陷检测方法及系统、存储介质，其中缺陷检测方法包括：获取待检测物体的检测图像和所述待检测物体对应的标准品的基准图像；对所述检测图像和所述基准图像分别进行图像特征的编码处理，提取得到各自对应的高级特征；将所述高级特征通过特征的差分和组合处理，得到组合特征图像；利用所述组合特征图像对所述检测图像进行缺陷分割，得到所述待检测物体的缺陷特征。由于依据待检测物体的检测图像和待检测物体对应的标准品的基准图像来对检测图像进行缺陷特征的检测，使得检测图像和基准图像之间能够方便地进行特征对比，从而提高缺陷检测的准确率和稳定性。
一种基于特征对比缺陷检测方法系统存储介质

[发明专利]一种软件项目缺陷收敛曲线预测方法及系统-CN202211548733.X在审
发明人：赵晓丹;刘军辉;章岩;闫鑫;冷炜 -专利权人：中信银行股份有限公司
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明涉及一种软件项目缺陷收敛曲线预测方法及系统，包括：获取项目缺陷分类标签；获取项目需求分析阶段及开发阶段的项目特征；根据项目特征以及项目缺陷分类标签对项目进行标记，得到项目特征数据集；基于项目特征数据集计算各个项目特征的信息增益；通过比较各个项目特征的信息增益，选择信息增益最大的项目特征作为根节点；将信息增益最大的项目特征从特征列表中删除；递归执行S5‑S6，达到预设的停止条件时，停止执行；生成项目缺陷收敛决策树；根据项目缺陷收敛决策树预测项目的缺陷收敛预测曲线本发明所述方法及系统通过对预测曲线与实际曲线实时监控，可在项目进行中缺陷收敛曲线发生偏差时及时感知，从而合理分配资源及排期，提高效率。
一种软件项目缺陷收敛曲线预测方法系统

[发明专利]基于MES的智能工厂产品质量监控方法及系统-CN202111496826.8有效
发明人：翁长征 -专利权人：苏州捷布森智能科技有限公司
申请日： 2021-12-09 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：该方法包括：获取生产向量及其对应产品的质检结果；根据生产向量获取每种目标缺陷的关注特征以及关注度；获取每两种目标缺陷的区分特征对，并将关注度更小的关注特征在对应的关注特征集合中去除，得到更新特征集合；根据关注特征集合以及更新特征集合的熵差获取两种目标缺陷之间的修正合理性；以所有不同种类的目标缺陷为节点、以修正合理性作为对应的边权值获取图数据；根据图数据得到每种目标缺陷的准确关注特征；获取每种目标缺陷对应的每个准确关注特征的取值范围，判断新产品是否会出现该目标缺陷。
基于 mes 智能工厂产品质量监控方法系统

[发明专利]基于图像识别的色谱柱状态识别方法及系统-CN202310778220.6有效
发明人：龚施健;陈国富;郑经纬;吴春弟;吕巧丽;翁新增 -专利权人：博纯材料股份有限公司
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种基于图像识别的色谱柱状态识别方法及系统，涉及色谱柱状态识别技术领域，依据参考色谱柱图像的色谱柱角度特征图集合以及参考色谱柱图像携带的色谱柱缺陷特征序列对应的色谱柱缺陷特征簇来训练色谱柱状态识别模型，这样，在训练色谱柱状态识别模型的过程中，不仅了结合参考色谱柱图像中各个色谱柱角度特征图之间的关系，还结合了色谱柱角度特征图与色谱柱缺陷特征以及色谱柱缺陷特征与色谱柱缺陷特征之间的关系，由此可以提高色谱柱状态识别模型的缺陷识别可靠性，使得依据该色谱柱状态识别模型可以准确分析出色谱柱图像具有色谱柱损伤关联性的多个色谱柱缺陷特征，提高色谱柱状态识别的精度。
基于图像识别色谱柱状方法系统

[发明专利]一种基于自动编码器的产品缺陷分类识别方法及装置-CN201710671719.1在审
发明人：王宏杰;李海艳;黄运保 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2017-08-08 - 公布日： 2017-10-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自动编码器的产品缺陷分类识别方法，包括获取缺陷图像；通过堆叠至少四个稀疏自编码器提取所述缺陷图像的缺陷特征；通过分类器识别缺陷特征对应的缺陷类别。可见，本方案中，通过堆叠至少四个稀疏自编码器的堆叠形成了深度网络，同时对稀疏自编码器进行降噪处理，使得提取出来的缺陷特征更加抽象，提高了对产品缺陷的识别率并且提取的缺陷特征有很好的鲁棒性。同时，稀疏自编码器采用贪心逐层无监督训练，不需要大量的样本，同时，其可以替代图像预处理、缺陷分割、提取缺陷特征向量等步骤，降低了图像处理的繁琐程度，减少了计算量；本发明还公开了一种基于自动编码器的产品缺陷分类识别装置
一种基于自动编码器产品缺陷分类识别方法装置

[发明专利]一种制品缺陷的评估方法及系统-CN202111319685.2在审
发明人：黄德根 -专利权人：苏州优斯登物联网科技有限公司
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明的制品缺陷的评估方法包括：录入标准特征参数、参数阈值及已知缺陷特征，按部位不同分类各缺陷特征；录入原因数据，构建原因数据库；采集待测制品图像信息并输送至处理模块判定各所测制品缺陷类别，计算制品各部位特征参数，计算各类缺陷制品在已测制品中占比，计算获得超出对应参数阈值制品在已测制品中占比；之后根据各类缺陷制品在所有已测制品中的占比输出对应原因数据，评估缺陷占比过高原因，若存在未知缺陷特征，则可定义缺陷类别并增加对应原因数据本申请构建原因数据库，根据各类缺陷产品占比不同评估占比过高原因。对所测批次制品合格率进行统计，结合各类别缺陷占比情况，评估导致不合格率较高的主要缺陷类别以及对应的原因。
一种制品缺陷评估方法系统

[发明专利]一种基于粒子群算法及二维数字滤波的织物缺陷检测方法-CN202011123806.1有效
发明人：李小刚;林苏奔;陈景云;伏建友;黄豪驰;邵正鹏;顾王林 -专利权人：领伟创新智能系统（浙江）有限公司
申请日： 2020-10-20 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于粒子群算法及二维数字滤波的织物缺陷检测方法，对原始无缺陷织物图像添加人为缺陷特征，建立含有人为缺陷的人为缺陷织物图像；通过二维数字滤波器分别对原始无缺陷织物图像和人为缺陷织物图像进行高通滤波；随后使用粒子群算法对二维数字滤波器系数进行优化，找到其最优解；对于待检测的任一测试图像，首先使用高通滤波参数进行滤波，其次使用系数优化后二维数字滤波器对图像进行滤波处理计算其特征值；进行缺陷特征判定；若特征值大于预定的缺陷阈值，则该像素点为缺陷特征。本发明仅需一个正样本即可完成滤波器参数的优化，无需缺陷样本即可实现织物缺陷的检测，具有极高的实用价值。
一种基于粒子算法二维数字滤波织物缺陷检测方法

[发明专利]一种基于细粒度特征的地下排水管道缺陷检测方法及装置-CN202310740264.X在审
发明人：周雪;李旭东;李章平;邹见效 -专利权人：电子科技大学（深圳）高等研究院
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及细粒度图像识别技术领域，尤其涉及一种基于细粒度特征的地下排水管道缺陷检测方法，该方法包括：获取目标识别模型和地下排水管道的待识别图片，目标识别模型包括特征提取网络模块、特征融合网络模块和输出头模块，输出头模块的输出结果包括指定小尺度特征图，指定小尺度特征图是通过特征融合网络模块输出的扩展特征融合层形成的；通过目标识别模型对待识别图片进行检测识别处理，得到已识别图片的检测识别结果，其中，检测识别结果包括已识别图片的缺陷位置、缺陷类别、缺陷等级和缺陷对应的标注框的置信度。该方法能精确地识别出地下排水管道图片中的缺陷，准确划分易于混淆的缺陷类别和更加易于混淆的缺陷等级，提高缺陷检测性能。
一种基于细粒度特征地下排水管道缺陷检测方法装置