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[发明专利]一种音频文件的缺陷检测方法及相关设备-CN201911021519.7有效
发明人：张斌;赵伟峰 -专利权人：腾讯音乐娱乐科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-10-23 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种音频文件的缺陷检测方法及相关设备，其中，所述方法包括：获取待检测的音频文件的原始时间序列，并提取原始时间序列的特征图片集合，特征图片集合包括至少一个特征图片；根据训练后的缺陷检测模型，对各个特征图片进行检测，获得各个特征图片的检测结果，检测结果指示特征图片是否存在缺陷，当检测结果指示特征图片存在缺陷时，检测结果包括特征图片的缺陷位置和缺陷类型；根据各个特征图片的检测结果，确定对待检测的音频文件的检测结果采用本发明实施例，可以在确定音频文件存在缺陷的前提下，进一步确定缺陷的种类和缺陷在音频文件中出现的位置。
一种音频文件缺陷检测方法相关设备

[发明专利]代码缺陷预测与定位方法、装置、存储介质及计算机设备-CN202310891234.9在审
发明人：黄袁;徐福仁;陈湘萍;郑子彬 -专利权人：中山大学
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本申请提供了代码缺陷预测与定位方法、装置、存储介质及计算机设备，方法包括：获取待检测变更代码数据；获取目标代码缺陷预测与定位模型；将待检测变更代码数据输入目标代码缺陷预测与定位模型，根据待检测变更代码数据，得到变更代码语义特征，以及利用目标代码缺陷定位器对待检测变更代码数据进行缺陷定位处理，得到每个变更代码行的缺陷概率，并根据各个变更代码行的缺陷概率，得到变更代码结构特征，通过目标代码缺陷预测器对统计类特征、变更代码语义特征和变更代码结构特征进行缺陷预测处理，得到缺陷预测结果，当缺陷预测结果为存在缺陷变更时，根据各个变更代码行的缺陷概率，确定缺陷定位结果。如此，可以提高缺陷预测与定位模型性能。
代码缺陷预测定位方法装置存储介质计算机设备

[发明专利]零件表面缺陷检测方法、系统、设备及存储介质-CN202211624391.5在审
发明人：李鹏堂;罗巍;王筱筱;洪天昊;杨新权;齐勇 -专利权人：哈尔滨耐是智能科技有限公司;哈尔滨岛田大鹏工业股份有限公司
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种零件表面缺陷检测方法、系统、设备及存储介质，涉及图像识别技术领域，使用特征提取模型对所述表面图像进行深度卷积，能够识别较为复杂场景下的图像特征，并且在深度卷积中增加残差网络，避免识别准确率下降，对表面图像中的特征进行筛选，过滤掉干扰特征，得到感兴趣的缺陷特征，减少后续计算量，提高预测的效率；然后对感兴趣的缺陷特征处的标记点覆盖范围进行调整，提取出完整的缺陷特征，能够适应不同尺寸的缺陷，保证提取出的缺陷与实际缺陷更贴合，在将提取的缺陷特征与预设缺陷类型进行比对时，能够提高最终缺陷检测结果的准确性，从而满足对复杂零件的缺陷检测，同时使得检测准确性和检测效率不降低。
零件表面缺陷检测方法系统设备存储介质

[发明专利]一种变电站设备缺陷类型识别方法及系统-CN202211252144.7在审
发明人：叶炜康;肖智方;杨自闯;冯智国 -专利权人：四川川云智慧智能科技有限公司
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种变电站设备缺陷类型识别方法及系统，包括以下步骤：S1：构建离线特征向量；S2：对待识别缺陷案例进行文本预处理，获得所述待识别缺陷案例的关键句文本；S3：对所述关键句文本进行特征向量抽取，获得所述关键句文本的向量形式，从而获得所述待识别缺陷案例的特征向量；S4：将所述待识别缺陷案例的特征向量与特征匹配库中的特征向量进行相似度计算，得到相似度评分；S5：根据所述相似度评分的大小进行排序，得到与所述待识别缺陷案例的特征向量最相似的特征匹配库中的特征向量；所述最相似的特征匹配库中的特征向量所对应的缺陷类别，即为所述待识别缺陷案例的缺陷类别。本发明可快速实现机器自动化的缺陷类型精准识别。
一种变电站设备缺陷类型识别方法系统

[发明专利]一种基于栓母对知识图谱的螺栓缺陷分类方法-CN202010316196.0有效
发明人：孔英会;段记坤;赵振兵;翟永杰;赵文清 -专利权人：华北电力大学（保定）
申请日： 2020-04-21 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于栓母对知识图谱的螺栓缺陷分类方法，包括以下步骤：构建栓母对缺陷数据集；提取栓母对联合区域特征；提取语义对象区域特征；构建基于GGNN模型的栓母对知识图谱；采用由完全连接层实现的输出网络来计算节点级特征，计算缺陷节点和语义对象节点的特征，对于缺陷类别，连接其自身节点的特征和涉及的节点的特征作为其最终特征向量；将最终特征向量馈送到完全连接层，计算各类缺陷的得分向量，取分数最大的缺陷类别即为螺栓缺陷的缺陷类别本发明提供的基于栓母对知识图谱的螺栓缺陷分类方法，充分考虑螺栓和螺母关系，提出使用卷积神经网络提取栓母对特征并结合先验知识构建栓母对知识图谱，高效完成螺栓缺陷分类。
一种基于知识图谱螺栓缺陷分类方法

[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质-CN202210395623.8在审
发明人：林愉欢;汪铖杰;刘永;李嘉麟;张舒翼;吴凯 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-04-14 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质；本发明实施例在获取原始图像样本、以及缺陷实例的缺陷图像样本和缺陷类型信息，并对原始图像样本添加预设掩码后，采用预设图像处理模型分别对缺陷图像样本和得到的目标图像样本进行特征提取，得到缺陷特征和图像特征，将缺陷类型信息转换为缺陷条件特征，并添加至缺陷特征，将得到的目标缺陷特征和图像特征进行融合，得到目标缺陷图像，基于目标缺陷图像，对预设图像处理模型进行收敛，并采用训练后图像处理模型在待补全图像中补全缺陷实例
图像处理方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]基于多视场图像的缺陷检测方法及装置-CN202111035983.9在审
发明人：王四平 -专利权人：深圳新视智科技术有限公司
申请日： 2021-09-06 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于多视场图像的缺陷检测方法、装置、设备及存储介质，其中，所述方法包括：获取待检测产品的多张目标检测图像，所述多张目标检测图像是在不同视场下采集到的待检测产品对应的图像；分别提取每张目标检测图像的图像缺陷特征，所述图像缺陷特征包括多个图像缺陷特征及其对应的特征值；对多张目标检测图像中提取到的多个图像缺陷特征进行对齐处理；按照预设的缺陷筛选条件，根据对齐处理后的缺陷特征确定目标缺陷特征。采用本发明实施例，可充分利用每个视场的图像信息，提高缺陷检测的分类精度，提高产品的良品率。
基于视场图像缺陷检测方法装置

[发明专利]基于小样本深度学习的液晶屏缺陷检测方法、系统及装置-CN201810937124.0在审
发明人：曾志 -专利权人：惠州学院
申请日： 2018-08-16 - 公布日： 2019-01-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于小样本深度学习的液晶屏缺陷检测方法，方法包括：对缺陷图像进行分类标注，得到缺陷样本集；根据缺陷样本集，通过迁移学习算法建立得到缺陷特征检测模型；根据缺陷特征检测模型对需检测图像进行检测并同时进行增量学习，得到检测结果和学习后的缺陷特征检测模型。本发明通过对已标注的缺陷样本集学习，获得缺陷特征检测模型，并通过缺陷特征检测模型进行缺陷识别，进而利用需检测图像进行增量学习从而调整模型参数，有效了提升LED TV屏的智能检测的准确度。
缺陷特征检测缺陷样本检测图像缺陷检测增量学习小样本液晶屏标注学习系统及装置准确度检测结果模型参数缺陷识别缺陷图像学习算法智能检测迁移分类应用

[发明专利]一种基于迁移学习的类别不平衡表面缺陷检测方法-CN202111047362.2在审
发明人：郭斌;成家慧;刘佳琪;於志文;刘思聪;王柱;王亮 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-09-07 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于迁移学习的类别不平衡表面缺陷检测方法。首先，对获取的缺陷图像进行分类标注，划分为常见缺陷图像和稀有缺陷图像，并对图像进行增强处理；然后，利用CNN网络对缺陷图像进行特征提取，利用特征重加权模块提取图像的特征权重，以二者的深度卷积作为缺陷类别图像的特征；接着，利用缺陷定位网络提取得到缺陷位置和特征，再利用距离度量值计算缺陷类别概率，得到检测结果。本发明方法能够有效避免稀有缺陷样本过少导致的模型过拟合问题，提高表面缺陷检测的识别率。
一种基于迁移学习类别不平衡表面缺陷检测方法

[发明专利]监控并消除大尺寸缺陷所导致的后续工艺缺陷扩散的方法-CN201410253190.8在审
发明人：范荣伟;王洲男;陈宏璘;龙吟;顾晓芳 -专利权人：上海华力微电子有限公司
申请日： 2014-06-09 - 公布日： 2014-08-20 - 主分类号： H01L21/66 文献下载
摘要：本发明提供了一种监控并消除大尺寸缺陷所导致的后续工艺缺陷扩散的方法，包括：在预期产生大颗粒缺陷的步骤对晶圆进行缺陷检测；收集将造成后续工艺缺陷扩散的缺陷信息，并将收集的缺陷信息传送至空间特征分析处理器，以便对缺陷信息进行特征化分析以提取出特征信息；将空间特征分析处理器提取的特征信息与制造执行系统联通以使得在出现大颗粒缺陷时直接通过制造执行系统将硅片留住；将空间特征分析处理器通过制造执行系统留住的硅片进行返工处理通过应用本发明，可以有效预防光刻大颗缺陷的影响，为良率提升提供保障。
监控消除尺寸缺陷导致后续工艺扩散方法

[发明专利]一种多主干特征融合缺陷检测方法、系统、介质及计算机-CN202211523320.6在审
发明人：朱锦祥;邹建法 -专利权人：广州致景信息科技有限公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及涉及一种多主干特征融合缺陷检测方法、系统、介质及计算机；本申请一种新的特征融合的深度学习方案，该特征融合方案可以提取到更好的特征，对于坯布表面的缺陷表达能力更强，可以显著提高缺陷的检测召回率，使缺陷识别的准确率也有明显提升。采用本申请召回的缺陷样本都是一些比较难以区分的缺陷对象，也表明了本申请所提出的特征融合的方案对于所提取的特征的表达有更高的区分度，因此采用本申请能够更好地提高缺陷识别检测网络的缺陷检测的准确度，避免非缺陷对缺陷识别产生干扰
一种主干特征融合缺陷检测方法系统介质计算机

[发明专利]一种铁路轨道超声自动探伤方法-CN202110047356.0有效
发明人：张渝;王祯;赵波;彭建平;黄炜;王楠;王小伟;章祥;胡继东;岳丽霞 -专利权人：北京安铁软件技术有限公司
申请日： 2021-01-14 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G01N29/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种铁路轨道超声自动探伤方法，包括：采集列车轨道的超声B扫图像；基于超声B扫图像提取多尺度数据集；计算多尺度数据集中包含的缺陷特征数据和缺陷特征类型；基于缺陷特征类型和缺陷特征数据生成检测报告本发明通过对超声B扫图像进行单通道数据分割、组合通道数据框合并后，提取不同颗粒度的多种分割框并生成多尺度数据集，有效提升了缺陷分割的准确性且提升了后续缺陷特征数据和缺陷特征类型提取时的准确性。同时本发明通过神经网络单元提取多尺度数据集包含的缺陷特征区域信息和缺陷特征类型信息进行判伤算法的灵活调用，从而准确提取对应缺陷区域的缺陷特征数据并通过相应的判伤算法计算，进一步提升了检测结果的准确性。
一种铁路轨道超声自动探伤方法

[发明专利]一种工业x射线焊缝图像圆形、线性缺陷分类方法-CN201610261096.6在审
发明人：高炜欣;穆向阳;武晓朦;王征 -专利权人：西安石油大学
申请日： 2016-04-25 - 公布日： 2016-09-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种工业x射线焊缝图像圆形、线性缺陷分类方法，选择典型圆形缺陷和线性缺陷疑似局部图像各n个，将其归一化为h×w大小，并构建训练样本矩阵；计算平均缺陷图以及计算每一个样本缺陷图像的缺陷差值图像矢量；构件协方差矩阵计算特征形成特征空间，将每一个样本缺陷差值图像矢量投影到特征缺陷空间，通过定义并求取缺陷特征空间，避免了缺陷局部图像滤波、分割等处理；对圆形和线形缺陷分类问题而言；样本缺陷差值图像矢量投影到缺陷特征空间的过程简化为一简单的向量乘法
一种工业射线焊缝图像圆形线性缺陷分类方法

[发明专利]接触网缺陷的重复性分析方法及装置-CN202310035443.3在审
发明人：薛宪堂;杜馨瑜;张翼;周威;王燕国;李乾宇;王昊;王凡;赵鑫欣;王宁;蒋曙光;时菁;郐永涛 -专利权人：中国铁道科学研究院集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所;北京铁科英迈技术有限公司
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06Q10/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种接触网缺陷的重复性分析方法及装置，其中该方法包括：获取接触网的实时缺陷数据和指定历史缺陷信息；根据实时缺陷数据，确定实时缺陷特征信息；实时缺陷特征信息包括缺陷对应的锚段杆的拉出值符号、缺陷对应的锚段杆的里程信息、缺陷对应的缺陷杆的拉出值符号、缺陷对应的缺陷杆的里程信息、缺陷与缺陷对应的锚段杆的距离、缺陷与缺陷对应的锚段杆之间的支柱数量、和缺陷与缺陷对应的缺陷杆的距离；将实时缺陷数据和实时缺陷特征信息、与指定历史缺陷数据及其对应的历史缺陷特征信息进行对比分析，根据对比分析结果得到接触网的实时缺陷数据的重复性分析结果。本发明可以确保接触网缺陷重复性分析结果的准确性。
接触缺陷重复性分析方法装置

[发明专利]变电缺陷关键信息抽取方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211236139.7在审
发明人：黄智华;李辉;刘洪兵;侯斌;罗昕宇;邹学翔;陈文海;谢逸丰;宋庆;李玥昊;苏东平;王云开;陈梦圆;李雄梁;贺玉凤;周涵宇;周雅欣 -专利权人：云南电网有限责任公司昆明供电局
申请日： 2022-10-10 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：本申请涉及一种变电缺陷关键信息抽取方法、装置、电子设备及存储介质，该变电缺陷关键信息抽取方法包括：对变电缺陷数据进行标注得到目标变电缺陷数据；将目标变电缺陷数据输入目标抽取模型中，采用“半指针‑半标注”的结构对目标变电缺陷数据进行抽取，得到目标关键语义特征，包括目标变电缺陷数据中的关键语义特征和目标变电缺陷数据中缺失的关键语义特征；对目标关键语义特征进行语义梳理，得到变电缺陷关键信息；变电缺陷关键信息包括变电缺陷的发生原因和变电缺陷的解决措施这样，使用“半指针‑半标注”结构进行目标关键语义特征提取，可较全面地提取到目标变电缺陷数据中的三元组，避免最终得到的变电缺陷关键信息存在缺失。
变电缺陷关键信息抽取方法装置电子设备存储介质