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[发明专利]一种基于飞机部件外形缺陷的图像分析识别系统-CN202111325044.8在审
发明人：张绪媛;陈天健;李若冰 -专利权人：广东灏云智能科技有限公司
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于飞机部件外形缺陷的图像分析识别系统。其特征在于，包括：视频采集模块获取飞机设备部件外部结构的的视频图像实时传送至图像处理引擎；图像处理引擎通过神经网络图像识别分析算法，自动实时识别出每帧视频图像中的飞机设备部件及其外部结构的破损、凹陷等缺陷，并将缺陷识别分析结果实时传送至数据后台；数据后台用于将图像处理引擎所发现的缺陷识别结果，与飞机缺陷索引数据库中的记录进行匹对，确认并记录新识别的缺陷；系统实现对飞机部件缺陷状态的实时追踪监控，自动学习积累缺陷特征数据库，对缺陷进行精准识别和快速验证，促进航线运维领域智能维修检查技术的应用发展。
一种基于飞机部件外形缺陷图像分析识别系统

[发明专利]一种基于峭度自适应逐级特征挖掘的管道缺陷检测方法及系统-CN202310556889.0在审
发明人：高斌;赵祥禹;傅杨;白宗璞;谌梁;罗飞;姜世强;张勇 -专利权人：四川德源管道科技股份有限公司;聪明猪检测技术(成都)有限公司
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G01N27/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于峭度自适应逐级特征挖掘的管道缺陷检测方法及系统，属于无损检测处理技术领域，构建管道状态识别框架预处理后的管道信号进行缺陷识别，其中，通过逐级残差特征挖掘提取各类异常信号的特征，分层识别并剔除干扰缺陷识别的异常信号，解决真实管道包含多种异常信号，制管结构信号形状、大小与缺陷相似，干扰缺陷识别导致误检问题；基于峭度调节超参数进行自适应缺陷识别，解决缺陷漏检、人工调参效率低等问题，实现全自动自适应识别缺陷；使用里程轮相对距离定位，有效减小里程轮造成的累积误差；同时，基于蒙特卡洛方法与最小错误率的贝叶斯决策量化方法，有效解决缺陷量化存在的非线性与不适定性。
一种基于自适应逐级特征挖掘管道缺陷检测方法系统

[发明专利]一种光伏面板缺陷识别模型构建和缺陷识别方法、系统-CN202310384554.5在审
发明人：王方政;孙勇;马哲;郑开元;李鹏;张亚平 -专利权人：中国长江三峡集团有限公司
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种光伏面板缺陷识别模型构建和缺陷识别方法、系统，根据卷积神经网络卷积层内部卷积核对应的参数梯度和闵可夫斯基距离，对卷积核进行优化更新，避免了卷积核重复提取特征而造成的过拟合问题，提升了光伏面板缺陷识别模型的识别准确率进一步，利用构建的光伏面板缺陷识别模型对光伏面板进行缺陷识别，提高了识别准确率。
一种面板缺陷识别模型构建方法系统

[发明专利]电池缺陷识别方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201811544225.8在审
发明人：谢知非;赵博雅;于天宇 -专利权人：汉能移动能源控股集团有限公司
申请日： 2018-12-17 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种电池缺陷识别方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：将包含电池板特征的待识别图像输入已训练的电池缺陷识别模型，待识别图像为电致发光图像，通过已训练的电池缺陷识别模型提取待识别图像的电池板特征，根据电池板特征对待识别图像进行分类，得到待识别图像的识别结果。通过训练好的识别模型对电池缺陷图像进行识别提升识别速度和识别准确率。
电池缺陷识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种电池外壳缺陷识别方法-CN202310814581.1有效
发明人：杨宗颖;黄家欣;江明昌;林裕昌;陈克意;朱月华;王海浪;顾磊 -专利权人：加百裕（南通）电子有限公司
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种电池外壳缺陷识别方法，该方法利用可见光图像识别设备对待检测的电池外壳的表面图像进行识别，并根据识别到的表面图像进行相应的数据处理，从而确定在表面图像中各个缺陷的缺陷类型本发明通过图像识别的方式，通过进行相关的数据处理，可以准确识别出电池外壳表面的每处缺陷及其对应的缺陷类型，有效提高了电池外壳缺陷检测的准确性。
一种电池外壳缺陷识别方法

[发明专利]一种基于去噪卷积自编码器的缺陷检测方法及装置-CN202110337849.8在审
发明人：胡战虎;黄天仑;陈再励;李新旺;吴亮生;卢杏坚;何峰 -专利权人：广东省科学院智能制造研究所
申请日： 2021-03-30 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于去噪卷积自编码器的缺陷检测方法及装置，其中，所述方法包括：基于构建的多视点实时图像采集装置实时采集待缺陷识别目标的待缺陷识别图像数据；将所述待识别图像数据输入训练收敛的去噪卷积自编码器中进行重建修复处理，输出重建修复图像数据；基于结构相似性计算所述待缺陷识别图像数据和重建修复图像数据之间的重建误差，获得重建误差值；基于所述重建误差值判断所述带缺陷识别图像数据是否存在缺陷。在本发明实施例中，可以实现自动识别图像数据是否存在缺陷，从而判断产品是否存在缺陷，并且识别准确性高。
一种基于卷积编码器缺陷检测方法装置

[发明专利]一种电力系统中绝缘子缺陷的检测方法、装置及电子设备-CN202010800103.1在审
发明人：潘振波;谢岩;赵明亮;王喜廷;王代弟;孙贺;袁野;王卫光;闫永明;邵志鹏;孟庆禹;任春雷;张悦;韩雪 -专利权人：国网内蒙古东部电力有限公司
申请日： 2020-08-11 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种电力系统中绝缘子缺陷的检测方法、装置及电子设备，属于绝缘子缺陷检测技术领域。所述检测方法包括：获取待检测区域的待识别图像；基于训练好的绝缘子缺陷识别模型，识别出所述待识别图像中是否存在绝缘子，以及识别出的绝缘子上是否存在对应的识别出的缺陷；若所述待识别图像中识别出的绝缘子上存在对应的识别出的缺陷，确定所述绝缘子缺陷的类型。本申请通过采集图像，对图像进行绝缘子和缺陷的检测，以实现从图像对绝缘子区域以及缺陷处的定位，可以有效准确的对作业场景进行检测，大大减轻了巡检人员负担，并进一步确定绝缘子的类别，并对所述绝缘子进行针对性的维修
一种电力系统绝缘子缺陷检测方法装置电子设备

[发明专利]超声相控阵检测油气管道环焊缝缺陷类型自动识别方法-CN200710059575.0有效
发明人：李健;詹湘琳;曾周末;靳世久 -专利权人：天津大学
申请日： 2007-09-12 - 公布日： 2008-02-13 - 主分类号： G01N29/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种超声相控阵检测油气管道环焊缝缺陷类型自动识别方法，特别是涉及一种支持向量机的超声相控阵检测油气管道环焊缝缺陷类型自动识别方法，属于管道环焊缝缺陷类型的识别技术。所述的识别方法包括支持向量机模型的建立和环焊缝中未知缺陷类型的自动识别两部分。其中支持向量机模型的建立包括以下步骤：人工缺陷信号的提取、提升小波分解、特征提取、特征优化及支持向量机模型的训练；环焊缝中未知缺陷类型的识别包括以下步骤：缺陷信号的提取、优化特征的计算和基于支持向量机的自动识别本发明将提升小波变换与分形技术相结合，具有识别的准确率高、速度快的优点，能实现缺陷类型的自动识别。
超声相控阵检测油气管道焊缝缺陷类型自动识别方法

[发明专利]一种矩形石英晶片缺陷自动检测分类识别方法-CN201110054813.5无效
发明人：邱杰;邱丽原;滕今朝;原渭兰 -专利权人：中国人民解放军海军航空工程学院
申请日： 2011-03-09 - 公布日： 2011-07-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明是公开了一种矩形石英晶片缺陷自动检测分类识别方法，其步骤：1.在原始图像中提取石英晶片的长边并计算其斜率；2.进行图像旋转，使晶片的长边在图像中呈水平走向；3.进行图像分割，从背景中分离出晶片目标；4.基于晶片目标及其相关参数，建立晶片模板；5.外围断条缺陷的检测和识别；6.外围边缘不齐缺陷的检测和识别；7.外围崩边缺陷的检测和识别；8.边缘处崩边缺陷的检测和识别；9.边缘处边缘不齐缺陷的检测和识别；10.边缘处炸口和划痕缺陷的检测和识别；11.内部炸心、划痕和阴影缺陷的检测和识别。其优点是：检测准确，分类识别正确，工效高，无视力伤害。
一种矩形石英晶片缺陷自动检测分类识别方法

[发明专利]一种热轧钢卷端面缺陷识别的验证方法及装置-CN202111060263.8在审
发明人：张雪荣;布昭元;汪洋;赵雪松 -专利权人：武汉钢铁有限公司
申请日： 2021-09-10 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及带钢质量检测技术领域，尤其涉及一种热轧钢卷端面缺陷识别的验证方法及装置，该方法包括：通过用于端面缺陷识别的神经网络模型对热轧钢卷的端面的待识别图像集进行识别，得到N个数据集；其中，N个数据集包括端面未存在预设缺陷的图像集，以及端面存在花纹边缺陷的图像集、端面存在边损缺陷的图像集、端面存在边裂缺陷的图像集、端面存在折叠缺陷的图像集和端面存在毛刺缺陷的图像集中的至少一种，N≥2；根据N个数据集，获得接受者操作特性曲线下方的面积该方法提高了对热轧钢卷端面缺陷识别的验证效率，随之提高了热轧钢卷端面缺陷识别的识别率。
一种轧钢端面缺陷识别验证方法装置

[发明专利]架空输电线路缺陷识别方法、装置、设备及存储介质-CN202210775132.6在审
发明人：初锴;温艳军;黄剑青;谭静 -专利权人：中科开创（广州）智能科技发展有限公司
申请日： 2022-07-01 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明揭示了一种架空输电线路缺陷识别方法，方法包括步骤：接收架空输电线路机器人进入预设巡检区域进行实时巡检拍照生成的第一检测图像；将第一检测图像输入至基于Faster‑RCNN算法的目标缺陷识别模型，对第一检测图像进行分析，得到第一检测图像的缺陷识别的评判结果；将评判结果发送至智能缺陷分析平台，基于评判结果，调取智能缺陷分析平台数据库进行整合处理，并生成缺陷报告。接收架空输电线路机器人实时巡检拍照生成的第一检测图像；将第一检测图像输入至基于Faster‑RCNN算法的目标缺陷识别模型，对第一检测图像进行分析。通过Faster‑RCNN算法的目标缺陷识别模型能有效地提高检测图像的缺陷识别，提高效率工作效率、减少缺陷识别中误差。
架空输电线路缺陷识别方法装置设备存储介质

[发明专利]一种带钢表面缺陷在线智能识别检测系统及其检测方法-CN201510252979.6有效
发明人：刘强 -专利权人：北京华检智研软件技术有限责任公司
申请日： 2015-05-18 - 公布日： 2018-08-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种带钢表面缺陷在线智能识别检测方法，包括图像采集、特征提取、多级缺陷检测识别与结果输出等步骤；本发明还提供了一种带钢表面缺陷在线智能识别检测系统，包括编码器、线性LED光源、高速线阵CCD本发明的检测系统和检测方法优化了缺陷图像的采集与成像技术，能够采集到清晰完的缺陷图像，对缺陷图像的处理技术也作出了改进，可以完整有效的提取出图像中的图像特征，设计了包括初次缺陷检测识别、次级缺陷检测识别与SVM识别的多级缺陷检测识别方法，克服了现有技术中检测手段单一的问题，检测多种类型的带钢缺陷均具有实时检测、精准分类和高准确率的优点。
一种带钢表面缺陷在线智能识别检测系统及其方法

[发明专利]基于多传感器信号特征识别设备绝缘缺陷的方法及系统-CN201710730527.3有效
发明人：冯新岩;孙伟兵;郭雷;张明兴;张海杰;张晓翠;李媛;郭加媛;石秀岩;王凤超;孙佑飞 -专利权人：国网山东省电力公司检修公司
申请日： 2017-08-23 - 公布日： 2019-09-10 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明公开了基于多传感器信号特征识别设备绝缘缺陷的方法，包括步骤：(1)获取具有绝缘缺陷的设备模型。(2)基于至少两种传感器分别采集设备模型的局部放电信号样本。(4)构建设备绝缘缺陷识别模型。(5)基于特征参数样本训练设备绝缘缺陷识别模型。(6)基于至少两种传感器分别采集待识别绝缘缺陷的设备的至少两种局部放电信号。(7)分别提取局部放电信号的特征参数。(8)基于特征参数和经训练的设备绝缘缺陷识别模型确定待识别绝缘缺陷的设备的绝缘缺陷类型。此外，本发明还公开了相应的系统。本发明能实现设备绝缘缺陷的智能识别，并且准确判断绝缘缺陷类型。
基于传感器信号特征识别设备绝缘缺陷方法系统

[发明专利]一种缺陷自动识别方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202111159926.1在审
发明人：赵俊杰 -专利权人：未鲲（上海）科技服务有限公司
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种缺陷自动识别方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及软件测试技术领域，该方法包括：获取软件缺陷信息历史记录，并对所述软件缺陷信息历史记录进行预处理；基于深度学习网络对预处理后的软件缺陷信息历史记录进行特征提取，得到每一条软件缺陷信息历史记录对应的目标特征；基于机器学习对所述目标特征进行标签标注和分类，并根据标注结果和分类结果分别构造缺陷识别模型和缺陷信息库；结合所述缺陷识别模型和所述缺陷信息库对待测试软件进行缺陷识别本发明结合深度学习网络和机器学习对软件进行缺陷识别，可以极大地提高对软件测试过程中的缺陷识别精度和效率。
一种缺陷自动识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]核燃料棒缺陷检测方法、装置及核反应系统-CN202210531811.9有效
发明人：李晶;陈真;霍玥;王禹 -专利权人：北京东方国信科技股份有限公司
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种核燃料棒缺陷检测方法、装置及核反应系统，该方法包括：获取目标核燃料棒的目标图像；将目标图像输入缺陷识别模型，获取由缺陷识别模型输出的缺陷识别结果；基于缺陷识别结果，获取目标核燃料棒的缺陷检测结果；其中，缺陷识别模型，是基于YOLOv5算法构建，并基于样本核燃料棒的样本图像和样本图像的缺陷识别标签进行训练后得到的。本发明提供的核燃料棒缺陷检测方法、装置及核反应系统，能对核燃料棒是否出现缺陷进行端到端的实时在线检测，检测过程更简便、更轻便和更稳定，能提高核燃料棒缺陷检测的效率、准确率和鲁棒性，能降低检测设备成本投入，能避免射线对操作人员的辐射伤害，能实现核燃料棒缺陷检测的智能化。
核燃料缺陷检测方法装置核反应系统