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[发明专利]基于图像的管焊焊接缺陷检测方法-CN202310513924.0在审
发明人：李光文;刘念;张雷;孙聪聪;康承飞;李尧;丁孟嘉;冯淳;李长新 -专利权人：招商局重工（江苏）有限公司;陕西丝路机器人智能制造研究院有限公司
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：提供一种基于图像的管焊焊接缺陷检测方法，包括训练阶段和预测阶段；在训练阶段，将原始焊接图像和与之对应的标签文件输入到主干网络中提取图片的特征，通过训练得到识别模型；在预测阶段，将新采集的焊缝图像送入训练好的识别模型中，检测头利用提取的特征预测焊缝的标签类别和坐标。本发明采用AI深度学习技术对管焊焊接缺陷类别进行准别检测和分类，可以清楚的识别到各类别的焊接缺陷问题和缺陷所在位置；通过计算管焊各类别焊接缺陷的均值和方差对图像进行标准化预处理操作，一定程度上加速了模型收敛速度，提升了精度；使用Res2Net模块替代ResNet中的Bottleneckblock结构，并且通过增加ATSS算法以及注意力模块，提升多类管焊焊后焊接缺陷检测模型的召回率和准确率。
基于图像焊接缺陷检测方法

[发明专利]一种基于轻量化分割模型的缺陷区域检测方法及装置-CN202110973808.8在审
发明人：张黎;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：本申请提供一种基于轻量化分割模型的缺陷区域检测方法及装置。方法包括获取训练样本图像，并确定训练样本图像的缺陷区域，得到缺陷图像；根据预设的缺陷类别对缺陷图像进行标记，得到缺陷标记图像；将缺陷标记图像输入至轻量化分割模型中进行训练，得到训练好的轻量化分割模型；将待检测图像输入至训练好的轻量化分割模型中，检测并输出待检测图像中每个像素的缺陷类别概率值；将缺陷类别概率值相同的像素组合输出为缺陷检测区域。本申请中轻量化分割模型的解码部分用于恢复经过分类模型处理输出后待检测图像的分辨率，保证在提取到的高级特征图基础上，分辨率的准确性；并且解码部分的参数空间较小，分割模型更轻量，对缺陷区域的检测效率较高。
一种基于量化分割模型缺陷区域检测方法装置

[发明专利]一种改进Faster R-CNN的太阳能电池片表面缺陷检测方法-CN202210185506.9在审
发明人：王淑青;鲁东林;陈怡菲;鲁濠;汤璐;金浩博;张子言;朱文鑫;柯洋洋;罗平章 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种改进Faster R‑CNN的太阳能电池片表面缺陷检测方法。本发明通过工业相机对含有缺陷的太阳能电池片进行图像采集，并通过图像预处理得到每幅预处理后太阳能电池片图像，手动标记上述图像的多个缺陷位置框和缺陷类别；构建改进Faster R‑CNN的太阳能电池片表面缺陷检测模型，将上述图像输入至该模型进行预测，得到每幅图像预测的多个缺陷位置框和缺陷类别，结合该缺陷位置框和缺陷类别构建损失函数模型，通过反向传播算法进行优化训练，得到优化后的网络模型；工业相机实时采集太阳能电池片图像，将该图像通过优化后改进Faster R‑CNN的太阳能电池片表面缺陷检测网络模型进行预测，实现对太阳能电池片的表面缺陷检测。
一种改进 faster cnn 太阳能电池表面缺陷检测方法

[发明专利]基于人工智能的实木板材生产缺陷识别系统、电子设备-CN202211205044.9在审
发明人：翟其恒 -专利权人：南通恒祥木业有限公司
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：包括：板材图像采集模块，用于获取板材滤波图像；缺陷板材检测模块，用于获取每个像素点的最佳归属类别；构建损失函数对板材滤波图像中所有像素点进行分割，将像素点类别数大于1的板材作为疑似缺陷板材，计算其缺陷程度，当缺陷程度大于第一阈值时为缺陷板材；无缺陷板材分类模块，用于计算无缺陷板材图像分类第一指标以及第二指标，计算两两无缺陷板材分类识别指标，当分类识别指标大于第二阈值时，将对应两两无缺陷板材划分为同一类别本发明不仅能够对缺陷实木板材进行检测识别，而且对于无缺陷的实木板材可实现分类，计算量小且评估精度高。
基于人工智能实木板材生产缺陷识别系统电子设备

[发明专利]项目缺陷处理方法、装置、计算机设备及可读存储介质-CN202211174607.2在审
发明人：刁志程;朱玉凤 -专利权人：合肥讯飞数码科技有限公司
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本申请属于研发管理技术领域，提供了一种项目缺陷处理方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，为了解决对项目缺陷的处理效率较低的问题，通过获取项目缺陷的初始信息，然后根据初始信息，自动将项目缺陷进行分类，得到项目缺陷类别，并且自动确定项目缺陷处理节点，然后根据项目缺陷类别，将项目缺陷流转至项目缺陷处理节点进行处理，得到项目缺陷处理结果，从而将项目缺陷进行处理，相比传统技术中需要过多人为参与的项目缺陷处理方式，本申请实施例，能够大大提高项目缺陷的处理效率，缩短项目的整体时间。
项目缺陷处理方法装置计算机设备可读存储介质

[发明专利]一种综自测控消缺指导系统-CN201510114043.7有效
发明人：林浩;刘淑宾 -专利权人：国家电网公司;国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司泉州供电公司
申请日： 2015-03-16 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：一种综自测控消缺指导系统，包括有数据库，用于存储备品备件信息、设备台账信息、设备缺陷信息及其对应的消缺指导；关联台账查询模块，用于查询设备台账信息；备品备件查询模块，用于查询备品备件信息；缺陷管理模块，包括有缺陷输入模块和缺陷查询模块，缺陷输入模块用于输入设备缺陷信息，该设备缺陷信息包括有装置类别、故障类别、缺陷等级、缺陷现象，缺陷查询模块用于根据输入的设备缺陷信息比对数据库查询得到该缺陷信息所对应的消缺指导本发明有效降低了综自系统消缺时间及处理缺陷所占的时间，操作简单、规范。
一种测控指导系统

[发明专利]用于输出信息的方法和装置-CN201910248452.4在审
发明人：文亚伟;冷家冰;王铖成;苏业;刘明浩;徐玉林;郭江亮;李旭 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-03-29 - 公布日： 2019-07-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取待检测的物体的图像；将图像输入预先训练的缺陷检测模型，得到图像对应的缺陷类别和位置，其中，缺陷检测模型采用Faster RCNN算法；输出图像对应的缺陷类别和位置。
方法和装置缺陷检测缺陷类别输出信息图像输出图像图像输入质量检测算法检测

[发明专利]电力巡检嵌入式边缘智能分析的模型轻量化方法及系统-CN202110271168.6在审
发明人：刘国明;于晖;陈宁;康凯;刘卉;杜国利;张经真;许荣浩;王万国;王振利;张旭 -专利权人：国网山东省电力公司泰安供电公司;国网智能科技股份有限公司
申请日： 2021-03-12 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：其中，该方法包括接收嵌入式边缘智能系统的电力巡检及检修数据；利用轻量化模型处理电力巡检及检修数据，预测出电力巡检缺陷类别结果；其中，轻量化模型由数据采集模块、数据计算模块和数据输出模块构成；数据采集模块用于采集电力巡检及检修数据并对其依次进行数据解码和数据预处理操作；数据计算模块用于对预处理后的电力巡检及检修数据进行卷积，对卷积后的数据进行预测，得到电力巡检缺陷待选类别；数据输出模块，用于对电力巡检缺陷待选类别进行可信度筛选，得到电力巡检缺陷类别结果并输出。
电力巡检嵌入式边缘智能分析模型量化方法系统

[发明专利]基于深度学习的高密度柔性基板外观缺陷检测系统与方法-CN201810859190.0在审
发明人：罗家祥;吴冬冬;胡跃明 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2018-07-31 - 公布日： 2019-01-04 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的高密度柔性基板外观缺陷检测系统与方法，系统包括硬件平台和软件检测平台。检测方法包括以下步骤：收集含有不同缺陷的FICS图像作为训练样本；将样本图像进行预处理，包括统一成标准尺寸和对样本中的缺陷位置与类别进行人工标记；将样本图像输入基于改进YOLO卷积神经网络的深度学习模型进行训练，获得输出为缺陷位置与类别的模型参数；对采集的图像尺寸进行标准化处理后输入训练好的深度学习模型中进行检测，获得所采集图像中的缺陷位置与类别信息。本发明可实现高密度柔性基板外观缺陷的快速定位与类型识别，解决了传统缺陷检测系统与方法速度慢，难以实现高密度FICS外观缺陷的快速检测难题。
缺陷位置柔性基板外观缺陷检测外观缺陷样本图像学习预处理图像卷积神经网络标准化处理采集图像传统缺陷检测系统快速定位快速检测类别信息模型参数人工标记软件检测训练样本硬件平台检测样本采集输出改进统一

[发明专利]三维砂型打印铺砂过程中缺陷自动识别方法及系统-CN202011000238.6在审
发明人：董选普;郭树人 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2020-09-22 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于3D打印相关技术领域，其提供了一种三维砂型打印铺砂过程中缺陷自动识别方法及系统，该方法包括：S1，获取三维砂型打印过程中在当前层的原始图像数据；S2，对所述原始图像数据进行预处理以获取目标区域，并增强和分割目标区域以获取多个图像块；S3，将图像块输入卷积神经网络进行分类以判断图像块是否存在缺陷以及具有缺陷的图像块的图像数据，图像数据至少包括缺陷类别和位置；S4，将缺陷类别相同且位置相邻的图像块进行合并，并输出最终的缺陷的类别及位置。通过本申请可以及时发现打印过程每层中的缺陷，便于及时对缺陷进行分析弥补，节省人力物力。
三维砂型打印过程缺陷自动识别方法系统

[发明专利]数据处理方法、装置、设备及存储介质-CN202011166810.6在审
发明人：刘雍璋;路元元;柴栋;王洪 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2020-10-27 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：该数据处理方法包括：响应于接收到的数据查询指令，在已存储的产品图像数据中下载相应的产品图像；通过目标检测网络模型对每个产品图像中的产品缺陷进行识别和分类，得到产品图像的缺陷类别和缺陷特征向量；根据各产品图像的缺陷特征向量，确定每个缺陷类别中各产品图像的缺陷子类别。本申请可根据数据查询指令自动下载相应的产品图像，无需手动逐一下载，提高了数据查询效率，数据查询更加方便、快速；可对产品图像中的产品缺陷进行自动识别，并根据识别出的产品缺陷对所下载的产品图像自动进行分类，
数据处理方法装置设备存储介质

[发明专利]图像检查设备和图像检查方法-CN202210363612.1在审
发明人：何迪 -专利权人：株式会社基恩士
申请日： 2022-04-07 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：该图像检查设备包括：经学习神经网络存储部，用于存储先前学习输入层、中间层和输出层之间的加权因子的神经网络；以及推断部，用于基于工件的图像判断工件的缺陷/无缺陷并对工件进行类别的分类。在第一推断中，推断部基于通过将工件图像提供给神经网络而获得的缺陷/无缺陷特征量和缺陷/无缺陷判断边界来判断工件的缺陷/无缺陷。在第二推断中，推断部基于表示不同类型分类工件图像的分类特征量在神经网络的特征量空间中定义要用于对检查工件进行类别的分类的分类边界，并且基于工件图像的分类特征量和分类边界对工件进行类别的分类。
图像检查设备方法

[发明专利]基于神经网络的3D打印在线质量监测方法、系统、装置-CN202110337787.0有效
发明人：赵美华;沈震;熊刚;吴怀宇;董西松;罗璨;胡斌;王卫兴;方启航;王飞跃 -专利权人：中国科学院自动化研究所;东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
申请日： 2021-03-30 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于3D打印领域，具体涉及一种基于神经网络的3D打印在线质量监测方法、系统、装置，旨在解决现有的缺陷检测方法只能检测特定的缺陷形状，且缺陷检测精度低的问题。本发明方法包括：采集三维物体在3D打印过程中的图像，作为输入图像；采用预训练的缺陷分割网络获取输入图像中各像素的类别；统计输入图像中各类别缺陷对应的像素数，并结合预获取的相机内参，计算输入图像中缺陷部位的面积本发明可以灵活的识别不同类别与形状的3D打印缺陷，降低了误检率，提高了缺陷检测的准确度。
基于神经网络打印在线质量监测方法系统装置

[发明专利]借助缺陷分类的检查-CN202110191499.9有效
发明人： F·绍尔特韦德尔;R·米勒;J·克里格;F·许曼;P·艾泽勒 -专利权人：海德堡印刷机械股份公司
申请日： 2021-02-19 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： B41F33/00 文献下载
摘要：一种用于借助计算机对处理印刷材料的机器中的印刷产品进行图像检查的方法，其中，在通过图像检测系统进行图像检查范畴内，借助至少一个图像传感器对所生产印刷产品进行检测和数字化，其中，计算机将其与数字参考图像比较，并在所检测印刷图像与数字参考图像出现偏差情况下剔出识别为有缺陷的印刷产品，其特征在于，计算机将在图像检查范畴内所发现的偏差以及来自其他子系统和机器的其他数据作为所发现的缺陷分析处理，由此借助机器学习方法求取确定的缺陷类别及其原因，将在图像检查中所发现的缺陷相应地分配给缺陷类别，并借助显示器将经分类的、所发现的缺陷连同缺陷类别和原因显示给机器的操作者，操作者然后引入消除缺陷原因的特定措施。
借助缺陷分类检查

[发明专利]一种染色纺织品的染色缺陷识别方法-CN202211244602.2在审
发明人：唐启和 -专利权人：南通佳布鲁服装有限公司
申请日： 2022-10-12 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种染色纺织品的染色缺陷识别方法，该方法包括：获取染色后的纺织品图像及其Lab图像，获取Lab图像中的颜色类别及其对应的颜色区域，获取每个颜色类别的位置差异性，获取每个颜色区域的周期性异常程度，获取每个颜色区域的综合异常程度，对颜色区域进行二分类，并将分类后的颜色区域类别中最大综合异常程度对应的颜色区域类别的颜色区域作为异常颜色区域，并获取染色缺陷，本发明实现了对局部颜色区域进行准确分割，保证缺陷识别结果的准确性
一种染色纺织品缺陷识别方法

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