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[发明专利]缺陷检测、修复方法、装置以及存储介质-CN202011045827.6在审
发明人：郭凯;李小龙;刘伟星;秦纬;徐智强;王铁石;张春芳;滕万鹏 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种缺陷检测、修复方法、装置以及存储介质，所述缺陷检测方法包括：获取当前产品的图像作为待检测图像，对所述待检测图像进行特征分析，得到包含所述待检测图像中缺陷对象的特征图集；将所述特征图集输入预先训练完成的卷积神经网络，通过所述卷积神经网络得到所述图像中缺陷的缺陷类别矩阵和缺陷位置得分；根据所述缺陷类别矩阵和缺陷位置得分计算所述缺陷的评分。
缺陷检测修复方法装置以及存储介质

[发明专利]一种金属圆柱缺陷参数检测方法及系统-CN202110346950.X在审
发明人：毛雪飞;郭金路;陈振;刘向东 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G01N27/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种金属圆柱缺陷参数检测方法及系统，涉及工业金属管材缺陷检测领域，包括确定待测金属圆柱对应的阻抗增量扫描曲线；对阻抗增量扫描曲线进行处理以获取阻抗增量扫描曲线对应的的特征向量；将特征向量输入到金属圆柱缺陷参数检测模型中以确定金属圆柱的缺陷参数；缺陷参数包括缺陷宽度、缺陷深度以及缺陷形状；其中，金属圆柱缺陷参数检测模型是根据特征向量数据集和神经网络确定的。
一种金属圆柱缺陷参数检测方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的铝型材表面缺陷分类方法及装置-CN202211437048.X在审
发明人：谭棉;王林;冯夫健;王杰;汤华椿;严晓波;夏大文 -专利权人：贵州民族大学
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于深度学习的铝型材表面缺陷分类方法及装置，用于提升对铝型材表面缺陷分类的检测性能。本申请方法包括将缺陷样本图像输入到初始模型，通过残差网络第一段对缺陷样本图像进行特征提取获取第一特征图；通过带权非局部模块和残差网络第二段对第一特征图进行特征增强得到第二特征图；将第二特征图输入残差网络第三段进行特征提取得到第三特征图；通过特征融合辅助分类器对第二特征图和第三特征图进行特征融合得到第四特征图；对第三特征图和第四特征图进行损失计算并利用反向传播算法对模型参数优化；执行上述步骤进行迭代训练直至损失收敛或达到预设迭代次数，得到缺陷分类模型，该模型用于进行铝型材表面缺陷的分类检测。
一种基于深度学习铝型材表面缺陷分类方法装置

[发明专利]电子元件的缺陷检测方法、装置、系统、电子设备及介质-CN202210938181.7在审
发明人：李冬冬;沈云;宋雅奇;丁鹏 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2022-08-05 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种电子元件的缺陷检测方法、装置、系统、电子设备及介质，涉及图像处理技术领域。本公开实施例的技术方案包括：获取包含待检测电子元件图像的目标图像，对目标图像进行特征提取，得到包含待检测电子元件特征的目标特征图，之后从所述目标特征图中，提取待检测电子元件对应的缺陷目标区域。再基于提取到的缺陷目标区域及预设的多种缺陷类型，对缺陷目标区域进行缺陷类型识别，得到待检测电子元件的缺陷类型识别结果。从而提高了电子元件缺陷检测的效率和精度。
电子元件缺陷检测方法装置系统电子设备介质

[发明专利]基于XCT图像的CFRP缺陷自动识别分类方法和系统-CN202310870702.4在审
发明人：杨贞军;钱奇伟;张昕 -专利权人：武汉大学
申请日： 2023-07-14 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开基于XCT图像的CFRP缺陷自动识别分类方法和系统，属于碳纤维增强复合材料制造加工质量检测领域。本发明通过二值化三维标签统计分类获得缺陷的三维特征，通过基于缺陷三维标签的手动标注获得缺陷的二维特征，融合缺陷的三维特征与二维特征后，将特征结合深度学习方法，得到了高效的真实缺陷识别分类模型，简单高效，有效提升CFRP缺陷识别精度。本发明在标注数据集时使用了缺陷的三维形态参数，避免了直接在二维切片上标注引入的不可靠性。本发明基于少量二维CT图像，训练出识别分类CFRP缺陷的语义分割模型用于预测同类材料内部缺陷，避免开展大量繁琐耗时的手动图像处理来获取材料内部缺陷数据，这将节省大量人工成本。
基于 xct 图像 cfrp 缺陷自动识别分类方法系统

[发明专利]一种铁路路基地质雷达缺陷图谱分析方法及装置-CN201710942558.5有效
发明人：邓国兵;陈详;彭舸;刘彦;许正科;张健;刘增旭;敬国民;曾洲;郑学军;王思威 -专利权人：中铁八局集团建筑工程有限公司
申请日： 2017-10-11 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G01V3/12 文献下载
摘要：本发明涉及铁路工程检测技术领域，针对现有技术存在的问题，本发明供一种铁路路基地质雷达缺陷图谱分析方法及装置。本发明对地质雷达电磁波进行正演模拟，初步建立路基缺陷图谱，分析各种类型地质雷达图像中模拟缺陷图谱的特征规律，形成铁路路基模拟地质雷达典型缺陷图谱特征库；设置典型路基缺陷试验区，利用地质雷达无损检测设备进行现场测试，分别对应生成压实区和路基典型缺陷试验区的剖面灰度图或波形图；根据模拟的地质雷达典型缺陷图谱特征库，对上述生成压实区和路基缺陷试验区的剖面灰度图或波形图进行对比分析，分别总结出铁路路基实测地质雷达典型缺陷图谱特征库；通过上述地质雷达典型缺陷图谱特征库，对实际铁路路基进行快速无损检测和缺陷判别。
一种铁路路基地质雷达缺陷图谱分析方法装置

[发明专利]晶圆的检测方法及系统-CN202110592570.4在审
发明人：谢真良;谭伟良;李诗琪;陈金星 -专利权人：长江存储科技有限责任公司
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种晶圆检测方法，包括：利用参考图像建立缺陷模型，其中参考图像包含晶圆的缺陷信息；根据缺陷模型设定晶圆的图像的特征检测参数；根据特征检测参数对参考图像的缺陷类型进行检测，以训练缺陷模型；利用训练后的缺陷模型对晶圆的图像特征进行检测通过上述方法可对晶圆进行全部检测，能够确认晶圆是否存在缺陷以及晶圆的缺陷类型，能够在一定程度上提高生产良率，降低人工成本。
检测方法系统

[发明专利]一种软件缺陷预测数据处理方法、装置及存储介质-CN202010738033.1有效
发明人：燕雪峰;张雨青 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-07-28 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种软件缺陷预测数据处理方法，该方法通过对缺陷样本的各特征建立独立的特征分布模型，并采用随机变异的方式对部分特征进行替换，从而获得新的缺陷样本，不断补充新样本直至非缺陷样本和缺陷样本比例达到平衡，得到处理后的软件缺陷预测数据集，用于后续模型训练。本发明还提供了基于上述方法的软件缺陷预测数据处理装置及机器存储介质，解决了现有技术中普遍存在的缺陷样本数目少于非缺陷样本数目造成的缺陷样本识别能力不足问题，有效提高软件缺陷预测的精度。
一种软件缺陷预测数据处理方法装置存储介质

[发明专利]一种基于文本挖掘的缺陷模式确定方法及系统-CN201711450639.X在审
发明人：吴旭;许航 -专利权人：航天信息股份有限公司
申请日： 2017-12-27 - 公布日： 2019-07-05 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于文本挖掘的缺陷模式确定方法及系统，所述方法包括：获取多个缺陷描述文本数据；分别提取所述多个缺陷描述文本数据中每个缺陷描述文本数据的多个特征词语；利用词频逆文档频率TF‑IDF算法对每个缺陷描述文本数据的多个特征词语进行向量化处理，获取向量化数据集；对所述向量化数据集进行聚类计算，获取多个聚类集合；根据所述多个聚类集合中每个聚类集合中的向量化数据对应的特征词语，确定缺陷描述文本数据对应的缺陷模式。本发明通过TF‑IDF算法将缺陷特征词语向量化后使用K‑Means进行聚类分析，并根据聚类分析结果能够找到缺陷间潜在的相互关系，确定缺陷描述文本数据对应的缺陷模式，为缺陷模式的生成提供了客观的数据依据。
缺陷描述文本数据缺陷模式向量化聚类集合词语聚类分析文本挖掘数据集算法词频逆文档频率缺陷特征数据对应数据依据潜在的聚类

[发明专利]缺陷检测方法及相关装置-CN202111160510.1在审
发明人：陈鲁;肖遥;佟异;张嵩 -专利权人：深圳中科飞测科技股份有限公司
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了缺陷检测方法及相关装置，缺陷检测检测设备获取待测件的原始图像；根据第一预设阈值与第二预设阈值对原始图像进行二值化处理，并得到二值化图像；根据预设模板图像对二值化图像处理，并得到检测图像；确定检测图像中缺陷特征的缺陷面积；当缺陷面积大于预设面积时，确定缺陷特征在原始图像中的相对位置；当缺陷特征位于预设模板图像的第一模板区域时，确定待测件为缺陷件。通过对原始图像根据不同的阈值进行二值化处理，能够避免颜色差异导致的检测精度降低问题，并且通过判断检测图像中的缺陷面积以及缺陷特征的相对位置，确定待测件是否为缺陷件，避免待测件的图像采集颜色不同造成的缺陷确定错误
缺陷检测方法相关装置

[发明专利]一种软件缺陷预测方法、装置、设备及存储介质-CN202210112591.6在审
发明人：冯瑶 -专利权人：中国农业银行股份有限公司
申请日： 2022-01-29 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种软件缺陷预测方法、装置、设备及存储介质。方法包括：获取被测软件的特征数据；将被测软件的特征数据输入至预先训练的软件缺陷预测模型，得到被测软件的缺陷数量；其中，软件缺陷预测模型为根据训练样本对岭回归模型进行训练获取的；软件缺陷预测模型的输入为软件的特征数据，输出为软件的缺陷数量。本发明实施例可以根据软件的特征数据，快速而准确地预测软件可能产生的缺陷的数量，以使测试用户根据准确的缺陷数量判断软件测试过程是否充分，是否已经发现软件的全部缺陷，在发现的缺陷的数量远小于预测的缺陷数量时，确定软件测试过程不充分，继续投入测试资源去尽可能发现更多的缺陷，从而提升软件测试质量。
一种软件缺陷预测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种玻璃缺陷检测方法-CN202210971191.0在审
发明人：纪林香 -专利权人：启东晶尧光电科技有限公司
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及缺陷检测技术领域，具体涉及一种玻璃缺陷检测方法，该方法采集玻璃图像得到对应的灰度图像，对灰度图像进行边缘检测得到轮廓线，将轮廓线划分为多个子轮廓线，对子轮廓线进行线状缺陷的标记；对玻璃图像进行超像素分割得到多个超像素块，将纹理特征和灰度特征组成每个超像素块的特征描述向量；获取每个超像素块的邻域搜索范围，基于特征描述向量分别计算每个超像素块与其邻域搜索范围内多个超像素块之间的距离，根据距离对超像素块进行块状缺陷的标记，结合线状缺陷和块状缺陷对玻璃图像进行缺陷识别。采取先线状缺陷检测再块状缺陷检测的分形缺陷检测方法，实现了对玻璃图像的缺陷的快速检测判断，提高了缺陷检测结果的准确性。
一种玻璃缺陷检测方法

[发明专利]一种基于多任务多视角学习的多目标软件缺陷预测方法-CN202210734560.4在审
发明人：杨顺昆;杨明浩;侯展意;林欧雅 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明提出一种基于多任务多视角学习的多目标软件缺陷预测方法，能够基于目标软件已知缺陷情况的历史代码对未知缺陷情况的待测代码中的缺陷进行预测；解决传统软件缺陷预测方法仅能完成一项缺陷预测目标而对不同的缺陷预测目标采用不同预测方法时能够基于集成静态分析方法提取包含代码度量特征、缺陷空间结构特征与缺陷典型语义特征的多视角特征信息。通过所构建的多任务多视角神经网络模型，完成目标代码的缺陷倾向性、位置与类型预测，准确而高效地提供多个方面的缺陷预测信息，大幅度改善静态分析的漏报与误报情况，帮助开发者完成有效的缺陷挖掘。
一种基于任务视角学习多目标软件缺陷预测方法

[发明专利]基于人工智能的发酵罐加工工序检测方法及系统-CN202211038131.X有效
发明人：程永超 -专利权人：江苏万容机械科技有限公司
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及缺陷检测技术领域，具体涉及一种基于人工智能的发酵罐加工工序检测方法及系统。该方法通过带有可见光光源的光学图像采集设备获得目标缺陷图像及其多个视角下的视角图像。通过图像的匹配融合消除了光照对内壁缺陷特征的影响，放大的缺陷特征。根据包含完整清楚的缺陷特征的融合图像训练缺陷识别神经网络，利用缺陷识别神经网络可快速准确的对待检测发酵罐内壁的缺陷进行检测。本发明通过对缺陷特征的放大训练出准确度高的神经网络对缺陷进行识别，实现了对发酵罐内壁缺陷的精准识别，且能够根据内壁缺陷针对性的制定修补工艺，提高了发酵罐的使用寿命和发酵罐生产工序的加工效率。
基于人工智能发酵加工工序检测方法系统

[发明专利]一种弱监督半监督缺陷感知分割方法、装置及电子设备-CN202310641253.6在审
发明人：林旭新;梁延研;强孙源;李国钊 -专利权人：博衍科技（珠海）有限公司
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种弱监督半监督缺陷感知分割方法、装置及电子设备，方法包括通过缺陷修复器的下采样模块和第一残差卷积块获取目标缺陷图像的原始特征；通过缺陷修复器的缺陷激活模块根据原始特征预先获取目标缺陷图像中缺陷位置对应的原始二值掩码；将通过缺陷激活模块根据原始特征获得的原始二值掩码，输入由缺陷实例归一化构建的残差卷积块，得到目标非缺陷图像。将所述目标缺陷图像与得到的所述对应的目标非缺陷图像进行二值差分，得到预测缺陷位置的预测二值掩码。本发明可以降低缺陷数据标注的工作量并提高缺陷感知的性能，可广泛应用于计算机视觉领域。
一种监督缺陷感知分割方法装置电子设备