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[发明专利]软件测试缺陷的管理方法-CN202010289502.6有效
发明人：熊阳 -专利权人：四川新网银行股份有限公司
申请日： 2020-04-14 - 公布日： 2020-08-21 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明涉及软件测试缺陷的管理方法，包括：A．对历史已有的文本记录的软件缺陷中包含的所有缺陷类别进行提取，形成公共缺陷类别集和特有缺陷类别集；B．对公共缺陷类别集中的所有公共缺陷类别，根据语义确定父子关系，建立公共缺陷类别层级树；对特有缺陷类别集中的各特有缺陷类别，根据从属关系归到公共缺陷类别层级树中成为叶节点或作为根节点新建特有缺陷类别层级树；C．选择测试用例中的某一个步骤的某一个实体元素来创建缺陷，在缺陷类别层级树中选择一个缺陷类别创建一条缺陷数据；D．将缺陷数据进行文字化转换。本发明能够解决在目前软件缺陷的描述中语义二义性问题，使对缺陷的文字描述统一、准确，避免了人为因素的影响。
软件测试缺陷管理方法

[发明专利]一种变速箱齿轮表面缺陷检测方法-CN202210897809.3有效
发明人：周益新 -专利权人：南通新思迪机电有限公司
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种变速箱齿轮表面缺陷检测方法，包括以下步骤：步骤S1、表面缺陷进行类别分组得到多个类别的缺陷样本集，对每个缺陷类别的缺陷样本集进行区域特征提取以构建出每个缺陷类别的缺陷画像；步骤S2、定位出缺陷易发区域和非缺陷易发区域，并将缺陷易发区域的表面图像进行增强优化；步骤S3、对缺陷易发区域的缺陷类别进行排序得到单类别缺陷识别顺序，并确定出缺陷易发区域的缺陷产生结果以及产生缺陷的缺陷类别。本发明为缺陷易发区域构建单类别缺陷识别模型，为非缺陷易发区域构建多类别缺陷识别模型，对易发生缺陷的区域和不易发生缺陷的区域进行差别识别，提高缺陷检测时效性，降低运算冗余。
一种变速箱齿轮表面缺陷检测方法

[发明专利]一种建立在线表面质量检测系统缺陷库的方法-CN201210096427.7有效
发明人：刘金东;于顺兵;孙海;石江 -专利权人：首钢总公司
申请日： 2012-04-01 - 公布日： 2012-08-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种建立在线表面质量检测系统缺陷库的方法，在线表面质量检测系统采集带钢表面的缺陷图像，根据缺陷图像确定缺陷大类别；根据缺陷图像确定缺陷大类别的基本缺陷特征，根据基本缺陷特征对每一个缺陷大类别确定两个以上的缺陷小类别，采集两张以上的缺陷图像作为缺陷小类别的样本图像，建立初级缺陷库，在线表面质量检测系统的学习分类器对初级缺陷库进行学习分析，验证缺陷小类别的样本图像质量，删除缺陷小类别中不合格样本图像，增加缺陷小类别中的合格样本图像本发明提高在线表面质量检测系统缺陷识别正确率，为质检人员提供准确的质量信息。
一种建立在线表面质量检测系统缺陷方法

[发明专利]一种面板缺陷分类模型的生成方法及面板缺陷分类方法-CN202010663006.2在审
发明人：党晚婷;王树朋;魏涛;邹梦超;刘阳兴 -专利权人：武汉TCL集团工业研究院有限公司
申请日： 2020-07-10 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种面板缺陷分类模型的生成方法及面板缺陷分类方法，所述生成方法根据缺陷成因类别及缺陷形态类别对初始面板图像集进行处理，得到目标面板图像集；基于目标面板图像集对预设网络模型进行训练，得到面板缺陷分类模型本申请在获取到初始面板图像集后，将初始面板图像按照缺陷成因类别及缺陷形态类别进行处理，使得目标面板图像集按照缺陷形态类别进行分类，且目标缺陷类中的各训练面板图像对应的缺陷成因类别相同，这样在基于目标缺陷类与缺陷成因类别的对应关系使得面板缺陷分类模型可以识别缺陷成因类别的基础上，目标面板图像集基于缺陷形态类别的分类标签适用于面板缺陷分类模型的训练，提高了面板缺陷分类模型的准确率。
一种面板缺陷分类模型生成方法

[发明专利]分类半导体样本中的缺陷-CN201980065723.0在审
发明人： A·阿斯巴格;B·科恩;S·甘-奥 -专利权人：应用材料以色列公司
申请日： 2019-11-24 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：提供了用于分类半导体样本中的缺陷的分类器和方法。方法包括：接收分类为多数类别的第一组缺陷，而一些缺陷属于(一个或多个)少数类别且一些缺陷属于多数类别；选择属性子集并为属性定义区分项，以使第二分类器使用属性子集和区分项正确地将至少一部分缺陷分类为少数类别以及多数类别；生成训练集，所述训练集包括：多数类别的缺陷、少数类别的缺陷、以及被第二分类器分类为少数类别的额外缺陷；在训练集、子集和区分项上训练引擎，所述引擎获取对于缺陷属于多数类别的可信度；将引擎应用于被分类为多数类别的第二组缺陷，以获得对于将每个缺陷分类为多数类别的可信度；以及输出具有低可信度的缺陷为属于(一个或多个)少数类别。
分类半导体样本中的缺陷

[发明专利]缺陷类别识别方法、装置、设备及介质-CN202110912056.4在审
发明人：陈晓炬;杜松;王邦军;杨怀宇;李磊 -专利权人：南京旭锐软件科技有限公司
申请日： 2021-08-10 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种缺陷类别识别方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取待处理图像；将待处理图像输入至预先训练的缺陷类别识别模型的第一网络，确定待处理图像的特征向量，其中，特征向量包括用于表征待处理图像的整体，和/或，局部的多个特征；将特征向量输入缺陷类别模型的第二网络，确定待处理图像的缺陷类别，缺陷类别包括表面缺陷和内部缺陷。根据本申请实施例，便于区分待处理图像中的新增缺陷类别和旧缺陷类别，进而提高了缺陷类别识别的准确度。
缺陷类别识别方法装置设备介质

[发明专利]一种PCB缺陷类别的智能检测方法、装置、电子设备及介质-CN202111339796.X有效
发明人：不公告发明人 -专利权人：成都数联云算科技有限公司
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能领域，揭露一种PCB缺陷类别的智能检测方法、装置、电子设备及介质，所述方法包括：获取待检测的PCB图像；将PCB图像输入至训练完成的图像检测模型中进行处理，得到PCB图像的缺陷类别及置信度；根据缺陷类别，提取PCB图像的缺陷特征；将缺陷类别、置信度以及缺陷特征输入至训练完成的图像类别决策模型中进行处理，得到PCB图像的最终缺陷类别，其中，图像类别决策模型的训练数据包括图像检测模型的输出数据本发明可以实现PCB图像缺陷类别的自动识别，并提高PCB图像缺陷分类的准确率。
一种 pcb 缺陷类别智能检测方法装置电子设备介质

[发明专利]一种基于关联规则的软件缺陷自动分类方法-CN201811346154.0有效
发明人：李斌;周澄;孙小兵 -专利权人：扬州大学
申请日： 2018-11-13 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于关联规则的软件缺陷自动分类方法，包括以下步骤：首先提取缺陷报告中的文本内容，并对其进行预处理；之后随机采样状态为VERIFIED FIXED的缺陷，构建待分类缺陷集；再根据缺陷表象、缺陷发生原因对待分类缺陷集中的每一个缺陷进行缺陷表象类别和缺陷发生原因类别标注，获得缺陷表象类别分类集、缺陷发生原因类别分类集；然后挖掘不同缺陷表象类别、缺陷发生原因类别之间的关联规则，从中筛选出强关联规则并将其转化为关系矩阵；最后利用深度学习方法对缺陷表象类别分类集进行训练，获取缺陷自动分类器。本发明同时从缺陷表象和产生原因两个维度对缺陷进行细粒度的自动分类，解决了现有技术中因缺陷信息量少而无法准确原因分类的短板。
一种基于关联规则软件缺陷自动分类方法

[发明专利]用于光学玻璃预制件的条纹检测方法-CN202211087317.4有效
发明人：卢敏雁;杨美华;韦军;高灵敏 -专利权人：深圳市欣冠精密技术有限公司
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：该方法首先获取玻璃预制件图像，提取出玻璃作为感兴趣区域；获取感兴趣区域中的缺陷像素点；对缺陷像素点进行分类得到多个缺陷类别，将缺陷类别分为类牛眼缺陷类别和辐射状缺陷类别；计算类牛眼缺陷类别的类牛眼缺陷破损程度；计算辐射状缺陷类别的辐射状缺陷破损程度；属于同一感兴趣区域的类牛眼缺陷破损程度和辐射状缺陷破损程度之和为玻璃破损程度。本发明区分出类牛眼缺陷类别和辐射状缺陷类别，并分别进行破损程度计算，进而得到玻璃预制件图像的玻璃破损程度，实现了对条纹缺陷进行分类，且计算条纹缺陷的破损程度便于对玻璃预制件的后续可修复性的判断。
用于光学玻璃预制件条纹检测方法

[发明专利]切片缺陷检测方法、电子装置及可读存储介质-CN202010343021.9有效
发明人：王佳平;南洋;李风仪;谢春梅;侯晓帅 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-04-27 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能中的智能决策技术领域，揭露一种切片缺陷检测方法，包括：将待检测切片集输入切片缺陷检测模型的特征提取分支，得到每张切片的特征集，将特征集输入切片缺陷检测模型的上采样分支，得到每张切片的缺陷区域及缺陷区域对应的预测缺陷类别，将特征集输入切片缺陷检测模型的分类分支，得到第二缺陷类别分布表，当各个缺陷区域对应的预测缺陷类别在第二缺陷类别分布表中的第二概率值大于预设阈值时，将各个缺陷区域对应的预测缺陷类别作为各个缺陷区域对应的目标缺陷类别本发明提高了切片缺陷区域、缺陷类别检测的准确度。另外，本发明还涉及区块链技术，同时本发明可应用于智慧医疗领域中，从而推动智慧城市的建设。
切片缺陷检测方法电子装置可读存储介质

[发明专利]一种烟盒缺陷检测方法、装置、设备及介质-CN202210314998.7在审
发明人：李小龙;黄银祥;徐永虎 -专利权人：北京远舢智能科技有限公司
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及烟盒缺陷检测领域，尤其是涉及一种烟盒缺陷检测方法、装置、设备及介质，该方法包括：实时获取待检测烟盒图像；提取待检测烟盒图像的图像特征，并将图像特征与预设通用缺陷特征进行匹配，得到待检测烟盒图像的第一图像类别；若第一图像类别为通用缺陷类别，则确定待检测烟盒图像对应的烟盒为通用缺陷烟盒；若第一图像类别为其他类别，则将待检测烟盒图像输入到预先训练好的神经网络模型进行第二类别识别，得到第二图像类别；若第二图像类别为任一缺陷大类类别，则确定待检测烟盒图像对应的烟盒为缺陷大类烟盒；若第二图像类别为正常类别，则确定待检测烟盒图像对应的烟盒为正常烟盒。本申请能够提高烟盒缺陷检测效率。
一种烟盒缺陷检测方法装置设备介质

[发明专利]设备缺陷检测方法、装置、电子设备和可读存储介质-CN202310853041.4在审
发明人：蒋乐;刘洋;叶晓舟;欧阳晔 -专利权人：广州亚信技术有限公司
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种设备缺陷检测方法、装置、电子设备和可读存储介质，涉及图像目标检测技术领域。该方法包括：将待检测设备图像输入第一缺陷检测模型中获取目标缺陷父类别，若确定存在与目标缺陷父类别对应的第二缺陷检测模型，将目标缺陷父类别对应的感兴趣区域图像输入第二缺陷检测模型中获取目标缺陷子类别。其中，第一缺陷检测模型根据样本图像集训练得到，样本图像集中每一样本图像标注有对应的父类别标签；第二缺陷检测模型根据目标缺陷父类别对应的子类别样本图像集训练得到，子类别样本图像集中每一样本图像标注有对应的子类别标签能够更充分地利用样本图像特征，提高模型的目标检测精度，有效提高设备缺陷检测的准确性。
设备缺陷检测方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]接触孔缺陷数据库建立方法、接触孔缺陷检测方法及系统-CN202310319449.3在审
发明人：罗先刚;曾鑫;袁胜豪;高平;向遥;张阳 -专利权人：天府兴隆湖实验室
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请属于集成电路技术领域，具体公开了一种接触孔缺陷数据库建立方法、接触孔缺陷检测方法及系统。接触孔缺陷数据库建立方法包括如下步骤：S1、提供具有接触孔的样本；S2、对样本的接触孔进行缺陷检测，获得每个接触孔的第一检测信息，通过第一检测信息识别出存在缺陷的接触孔；S3、通过存在缺陷的接触孔的第一检测信息计算缺陷类别参数；S4、对存在缺陷的接触孔进行切片采样，识别各接触孔的缺陷类别；S5、根据缺陷类别参数与缺陷类别的对应关系，建立接触孔缺陷类别数据库。该方法通过统计各类缺陷的缺陷类别参数，建立接触孔缺陷数据库，可以实现接触孔缺陷类别的在线检测，且检测效率高，检测结果准确。
接触缺陷数据库建立方法检测系统

[发明专利]缺陷检测方法、电子设备及计算机可读存储介质-CN202210457602.4在审
发明人：许文夏;周璐;李晶 -专利权人：浙江华睿科技股份有限公司
申请日： 2022-04-27 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种缺陷检测方法、电子设备及计算机可读存储介质。该方法包括：确定目标对象的待检测图像中的候选缺陷区域；对候选缺陷区域进行分类，得到缺陷分类结果；判断缺陷分类结果是否能够用于确定目标对象的缺陷类别；响应于缺陷分类结果不能用于确定目标对象的缺陷类别，将候选缺陷区域的特征与各候选缺陷类别的模板特征进行比对，以确定目标对象的缺陷类别。通过上述方式，能够提高目标对象的缺陷类别的准确度。
缺陷检测方法电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种目标检测任务中最佳检测模型的选取方法及装置-CN202110973126.7在审
发明人：刘铎;姚毅;杨艺;全煜鸣;金刚;彭斌 -专利权人：凌云光技术股份有限公司;深圳市凌云视迅科技有限责任公司
申请日： 2021-08-24 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本申请提供一种目标检测任务中最佳检测模型的选取方法及装置，包括获取预设的缺陷类别权重；获取缺陷类别下的过漏检率权重系数；根据缺陷类别权重和过漏检率权重系数，计算缺陷类别检出率评价指标；动态调整并选取最佳概率阈值；在缺陷类别检出率评价指标达到标准的基础上，计算缺陷类别检出率评价指标的IOU指标；从训练好的目标检测模型中选取IOU指标最优时的最佳检测模型。本申请通过缺陷类别权重和过漏检率权重系数计算缺陷类别检出率评价指标，并在缺陷类别检出率评价指标达到最佳的基础上，结合IOU指标，实现对目标特征的位置信息的准确定位，综合各指标即可从训练好的多个目标检测模型中选取在上述过程中表现最好的最佳检测模型
一种目标检测任务最佳模型选取方法装置

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