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[发明专利]电路板缺陷检测方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202310756439.6在审
发明人：杜明臣;李魁雨;王学良;程伦新;吴书豪;陈怡帆;张笑虹 -专利权人：深圳市国电科技通信有限公司
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种电路板缺陷检测方法、装置、计算机设备及存储介质。首先，获取针对电路板采集的二维图像数据和三维点云数据；接着，基于二维图像数据以及三维点云数据进行目标检测，得到电路板中待检元器件的初始缺陷类别；然后，对采用二维图像数据和/或三维点云数据的类别校正用数据以及基准板与维度数量对应的基准数据进行形态学图形处理，得到电路板中待检元器件对应的校正用缺陷类别；最后，根据校正用缺陷类别和初始缺陷类别生成电路板中待检元器件的目标缺陷类别。通过使用校正用缺陷类别和初始缺陷类别对电路板的目标缺陷类别进行确定，可以节约人力成本，提高电路板缺陷检测的精度。
电路板缺陷检测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]缺陷分类方法、计算机存储介质以及缺陷分类装置-CN200980111110.2有效
发明人：岩永修儿 -专利权人：东京毅力科创株式会社
申请日： 2009-03-11 - 公布日： 2011-02-23 - 主分类号： H01L21/66 文献下载
摘要：提供一种缺陷分类方法、计算机存储介质以及缺陷分类装置，本发明的缺陷分类装置具有设计单元和诊断单元，设计单元中，在模型生成部中将模板存储部内的缺陷模板和教学用图像合成来生成缺陷模型，在类别设定部中算出缺陷模型中的缺陷的特征量并设定缺陷的类别缺陷的特征量与类别的关系被存储到存储部。诊断单元中，在特征量算出部中根据基板的检查对象图像算出缺陷的特征量，在分类部中根据该缺陷的特征量利用存储部内的缺陷的特征量与类别的关系将基板的缺陷分类为类别。
缺陷分类方法计算机存储介质以及装置

[发明专利]一种基于零样本学习的绝缘子缺陷检测方法及系统-CN202010938100.4在审
发明人：翟永杰;王新颖;陈瑜;张智柏;吴童桐;张冀;赵振兵;马燕鹏 -专利权人：华北电力大学（保定）
申请日： 2020-09-09 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于零样本学习的绝缘子缺陷检测方法及系统。该方法包括：获取绝缘子每种缺陷类别对应的文本数据；根据每种缺陷类别对应的文本数据，获取每种缺陷类别的语义特征向量；获取待检测绝缘子的图像；根据所述待检测绝缘子的图像，采用卷积神经网络提取所述待检测绝缘子的图像特征向量；确定所述图像特征向量与每种缺陷类别的语义特征向量之间的距离；基于所述图像特征向量与每种缺陷类别的语义特征向量之间的距离，采用最近邻分类器确定所述待检测绝缘子的缺陷类别；所述待检测绝缘子的缺陷类别为与所述图像特征向量距离最短的语义特征向量对应的缺陷类别本发明可以提高绝缘子缺陷检测的准确度及鲁棒性。
一种基于样本学习绝缘子缺陷检测方法系统

[发明专利]缺陷分类模型的生成方法、装置、分类方法及终端设备-CN202110349283.0在审
发明人：党晚婷 -专利权人：武汉TCL集团工业研究院有限公司
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种缺陷分类模型的生成方法、装置、分类方法及终端设备，所述方法包括基于训练样本集确定若干参考分类模型；获取该参考分类模型配置的各默认缺陷类别各自对应的相关缺陷类别，并基于验证样本集、默认缺陷类别及相关缺陷类别，确定参考分类模型对应的评估分数；根据各参考分类模型对应的评估分数确定缺陷分类模型。本申请通过训练样本集训练若干参考分类模型，在若干参考分类模型进行验证时，通过各默认缺陷类别及相关缺陷类别来确定各参考分类模型的评估分数，这样可以避免参考分类模型配置的各默认缺陷类别之间的相互混淆，而影响验证得到的参考分类模型的模型性能的准确性，从而可以提高缺陷分类模型的模型性能。
缺陷分类模型生成方法装置终端设备

[发明专利]基于多端交互实现电力设备的缺陷检测方法及系统-CN202311192747.7在审
发明人：杜双育;郑午;朱振航 -专利权人：佰聆数据股份有限公司
申请日： 2023-09-15 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G01N25/72 文献下载
摘要：本发明涉及缺陷检测领域，揭露一种基于多端交互实现电力设备的缺陷检测方法及系统，所述方法包括：分析后设备的输出数据，利用后设备的输出数据，识别电力设备的运行缺陷位置；在红外热图像提取设备区域，测量设备区域的设备温度，分析电力设备的发热缺陷位置，测量设备区域的设备温度，分析电力设备的发热缺陷位置；对电力设备进行表面缺陷检测，得到电力设备的表面缺陷位置；对历史运行数据与设备图像进行特征提取，得到运行特征与图像特征，计算电力设备的缺陷类别概率，识别缺陷类别概率对应的缺陷类别；匹配缺陷类别与运行缺陷位置、发热缺陷位置及表面缺陷位置，得到缺陷类别‑缺陷位置匹配关系。本发明可以提高电力设备的缺陷检测精细度。
基于多端交互实现电力设备缺陷检测方法系统

[发明专利]基于深度学习的二维PCB外观缺陷实时自动检测技术-CN202010412967.6有效
发明人：罗贵明;何悦 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于深度学习的二维PCB外观缺陷实时自动检测技术，含有依赖于标准PCB板作比对的CNN检测、无标准PCB板比对的CNN检测(非监督学习检测)、混合CNN检测三种PCB缺陷检测方法，包括：训练PCB缺陷图片库的每一种类缺陷，将待测PCB图片分割成多个图片块；利用PCB缺陷特征搜索缺陷块识别待测PCB图片中的缺陷并标记疑似缺陷块；利用PCB缺陷类别特征进行缺陷分类，判断缺陷类别，判断不在类别中的疑似缺陷是假缺陷还是新类别的缺陷，将新类别缺陷补充至缺陷图片库；利用PCB缺陷级别特征判断疑似缺陷，若为假缺陷，则删除对应缺陷并分析原因，若为真缺陷，则标记在缺陷记录中。该方法检测PCB缺陷速度快、精度高。
基于深度学习二维 pcb 外观缺陷实时自动检测技术

[发明专利]判别标准生成方法、表面质检方法、存储介质及程序产品-CN202210688222.1在审
发明人：杨海飞;薛占奎;廖环宇 -专利权人：阿里云计算有限公司
申请日： 2022-06-17 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种判别标准生成方法、表面质检方法、存储介质及程序产品，表面质量判别标准的生成方法包括：获得多个样本对象的表面各自包含的表面缺陷，以及样本对象各自对应的样本标签，所述样本标签用于表征所述样本对象是否符合预设标准；基于预先确定的表面缺陷类别，根据所述样本对象的表面包含的表面缺陷，获得各个所述样本对象在所述表面缺陷类别上的缺陷特征信息；根据各个所述样本对象在所述表面缺陷类别上的缺陷特征信息以及各个所述样本对象的所述样本标签，建立与所述表面缺陷类别对应的样本数据集；根据所述表面缺陷类别对应的样本数据集进行规则学习，获得所述表面缺陷类别对应的表面质量判别标准。
判别标准生成方法表面质检存储介质程序产品

[发明专利]缺陷检测及样本生成方法、装置、设备和存储介质-CN202111460533.4在审
发明人：李晨阳;罗斌;陈列;汪彪 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供一种缺陷检测及样本生成方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：确定第一样本图像中标记的第一产品缺陷区域及其对应的缺陷类别；获取缺陷类别对应的弹性变换参数生成方法，弹性变换参数生成方法是基于缺陷类别对应的缺陷形态特征预先配置的；根据弹性变换参数生成方法生成第一产品缺陷区域对应的目标弹性变换参数，根据目标弹性变换参数对第一产品缺陷区域进行弹性变换处理，得到包含第二产品缺陷区域的第二样本图像。根据不同缺陷类别，基于所呈现出的缺陷形态特征进行差异化的弹性变换参数生成方法的配置，可以使得每种缺陷类别所对应的产品缺陷的弹性变换结果更加符合该缺陷类别所对应的缺陷形态特征，获得高质量缺陷样本图像。
缺陷检测样本生成方法装置设备存储介质

[发明专利]物体缺陷识别模型的训练方法、物体缺陷识别方法及装置-CN202110023478.6在审
发明人：蔡蓉;李廷 -专利权人：重庆创通联智物联网有限公司
申请日： 2021-01-08 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种物体缺陷识别模型的训练方法、物体缺陷识别方法及装置，该物体缺陷识别模型的训练方法包括：获取物体的训练样本图像；通过物体缺陷识别模型中的缺陷定位分割子模型确定有缺陷训练图像中的缺陷区域，并将其从有缺陷训练图像中分割出来，得到缺陷区域图像；通过物体缺陷识别模型中的缺陷分类子模型对缺陷区域图像进行缺陷类别的识别，得到缺陷类别识别结果和缺陷类别识别损失值；根据缺陷类别识别损失值更新物体缺陷识别模型的参数。本申请的训练方法能够避免图像中其他无关信息对于缺陷类别识别的干扰，使得模型的识别效率和准确率均较高，且训练得到的模型对于不同类型的缺陷的泛化能力较好，降低了物体缺陷识别的成本。
物体缺陷识别模型训练方法装置

[发明专利]物体缺陷类别识别方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202011090450.6在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：无锡先导智能装备股份有限公司
申请日： 2020-10-13 - 公布日： 2021-01-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种物体缺陷类别识别方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取目标物体的灰度图，根据灰度图中各像素点的灰度值，识别灰度图中的缺陷区域，根据缺陷区域中各像素点的灰度值，确定缺陷区域对应的目标灰度值，获取灰度区间与物体缺陷类别的关联关系，根据关联关系以及目标灰度值所属的灰度区间，得到目标物体的物体缺陷类别。简化了物体缺陷类别的判定过程的数据处理量，提高了数据处理效率，能够快速得到目标物体的物体缺陷类别。
物体缺陷类别识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]带钢的缺陷检测方法及装置、存储介质、计算设备-CN202310221915.4在审
发明人：王予津;张哲;刘祎 -专利权人：华院计算技术（上海）股份有限公司
申请日： 2023-03-08 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种带钢的缺陷检测方法及装置、存储介质、计算设备，所述方法包括：获取带钢的产品图像，所述产品图像由摄像头对所述带钢进行拍摄得到；采用预先构建的第一分类模型对所述产品图像进行处理，得到第一缺陷分类结果，所述第一缺陷分类结果包含至少一种可能的缺陷类别；获取所述带钢对应的缺陷先验知识，所述缺陷先验知识包括多种参考缺陷类别以及至少一种参考缺陷类别的出现条件约束；根据所述缺陷先验知识和所述产品图像的属性信息，从所述至少一种可能的缺陷类别中确定所述带钢的缺陷类别通过本申请提供的方案，有利于提高带钢缺陷检测的准确度。
带钢缺陷检测方法装置存储介质计算设备

[发明专利]一种基于贝叶斯分类的变电设备发热缺陷原因判别方法-CN201911088496.1有效
发明人：李伟 -专利权人：海南电网有限责任公司海南输变电检修分公司
申请日： 2019-11-08 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明提供一种基于贝叶斯分类的变电设备发热缺陷原因判别方法，获取变电设备历史发生的发热缺陷原因类别以及发生该发热缺陷原因类别时所对应的特征因素，基于发热缺陷原因类别和特征因素来构建贝叶斯网络，贝叶斯网络并以此获得条件概率表，当向贝叶斯网络输入当前设备信息后，贝叶斯网络可以在先验概率的基础上，根据条件概率表获得发生缺陷的概率，然后对所有的概率值进行排序，并输出最大概率值所对应的发热缺陷原因类别，由于贝叶斯网络是基于发热缺陷原因类别以及特征因素构建而成，因此对于缺陷的判别较为准确，工作人员可以根据获取的发热缺陷原因类别及时快速的进行处理，保证变电设备的稳定运行。
一种基于贝叶斯分类变电设备发热缺陷原因判别方法

[发明专利]一种基于深度学习的引线框架缺陷定位及等级判定方法-CN202110552002.1在审
发明人：张记霞;郑军 -专利权人：聚时科技（上海）有限公司
申请日： 2021-05-20 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及引线框架检测技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的引线框架缺陷定位及等级判定方法，包括如下步骤：收集缺陷图像并进行缺陷位置、类别及面积掩膜的标注；基于标注图像进行深度学习量化模型的训练；利用深度学习量化模型对测试图像进行推断，判断图像是否有缺陷及缺陷的位置、类别及量化面积；基于等级判定规则和缺陷的位置、类别及量化面积对测试图像进行等级判定。本发明通过缺陷的位置、类别及量化信息进行缺陷的等级判定，从而去除检测后需要的人工复判的工作，提高复判效率；还可实现缺陷的类别判定，进而可以追溯缺陷来源工艺流程步骤，进行质量反馈。
一种基于深度学习引线框架缺陷定位等级判定方法

[发明专利]缺陷检测的样本获取方法、训练方法、装置、介质和设备-CN201711367414.8有效
发明人：田霖;王晓红 -专利权人：深圳市盛波光电科技有限公司
申请日： 2017-12-18 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种缺陷检测的样本获取方法、训练方法、装置、介质和设备；该方法包括：获取缺陷检测生成的图片及图片的缺陷类别和属性信息；根据所有图片的属性信息构建准训练样本；根据缺陷类别对图片进行分类标定，得到相同缺陷类别的图片所组成的缺陷类别集；根据缺陷类别集中图片的属性信息和准训练样本的属性信息进行匹配检测，生成缺陷类别集对应的、用于输入机器学习分类算法以获取分类特征的训练样本。如此，可充分利用缺陷检测的结果，对图片的分类标定工作量少，且不需要人工在线参与，可以支持离线处理，处理速度快；如此，训练样本的生成效率高，可提高获取用于优化分类器参数的分类特征的效率，从而分类器参数的优化效率高
缺陷检测样本获取方法训练装置介质设备

[发明专利]基于知识蒸馏的光伏电池类增量缺陷检测方法-CN202310411951.7在审
发明人：陈海永;吴文箫;李佳奇;王世杰 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明为基于知识蒸馏的光伏电池类增量缺陷检测方法，首先建立光伏电池基类别缺陷数据集，构建原缺陷检测模型并对模型进行训练；然后，建立光伏电池新类别缺陷数据集；将训练后的原缺陷检测模型作为教师模型，学生模型与教师模型的架构相同，利用教师模型的参数对学生模型进行初始化；最后，将光伏电池新类别缺陷数据集同时输入到教师模型和初始化后的学生模型中，基于知识蒸馏对学生模型进行增量训练，将训练后的学生模型作为最终的缺陷检测模型，用于光伏电池的缺陷检测；当待检测的缺陷类别增加时，重复建立光伏电池新类别缺陷数据集并对学生模型进行重新训练。当待检测缺陷类别增加时，对学生模型进行增量训练，使模型具备持续学习的能力，在不牺牲模型检测性能的同时降低时间成本。
基于知识蒸馏电池增量缺陷检测方法