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[发明专利]一种基于卷积神经网络的电力缺陷图像识别方法-CN201810342067.1有效
发明人：袁霖 -专利权人：成都思晗科技股份有限公司
申请日： 2018-04-17 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种识别效率较高、稳定性较好的基于卷积神经网络的电力缺陷图像识别方法。该基于卷积神经网络的电力缺陷图像识别方法通过设计神经网络结构，网络优化方法建立一套特定领域的图像检测与特征描述算法，使用神经网络直接得到图片是否存在缺陷以及缺陷类别，同时输出缺陷所在区域，该网络具备同时处理识别多种缺陷的功能相比传统的hog/lbp特征提取方法，对多种缺陷类别具有适应性，且在这些缺陷类别上保持较高的精准度及查全率。基于神经网络的缺陷处理系统稳定性好，提高了输电线路巡检的自动化水平，降低了人工的劳动强度，便于快速准确的发现输电线路缺。适合电力输运系统缺陷检测技术领域推广应用。
一种基于卷积神经网络电力缺陷图像识别方法

[发明专利]一种基于双流神经网络模型的钢板表面缺陷分类方法-CN202010484073.8有效
发明人：倪红军;张加俏;任福继;张振亚;贯大兴;吕帅帅;汪兴兴;张福豹;朱昱;张守阳;王凯旋 -专利权人：南通大学
申请日： 2020-06-01 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于双流神经网络模型的钢板表面缺陷分类方法，包括如下步骤：S10建立钢板表面缺陷标准图库；S20待检测图片缺陷分类，将待检测图片导入双流神经网络获得全局优先值以及局部特征值，综合所述全局优先值以及所述局部特征值确定每张所述待检测图片的缺陷类别；以及S30待检测图片缺陷位置判定，使用YOLO网络确定所述分类结果中的缺陷类别所在位置，其中所述YOLO网络中的两个残差网络模块替换为两个特征复用网络模块。本发明的一种双流神经网络模型的钢板表面缺陷分类方法，采用双流神经网络模型首先判断缺陷的类别，后将待检测图片导入YOLO网络预测缺陷位置；双流神经网络和YOLO网络配合提高了缺陷定位精度，提高了检测的效率
一种基于双流神经网络模型钢板表面缺陷分类方法

[发明专利]基于图像处理技术的钢结构焊接裂纹缺陷检测方法-CN202111615458.4有效
发明人：邹建忠 -专利权人：武汉市鑫景诚路桥钢模有限公司
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像处理技术的钢结构焊接裂纹缺陷检测方法，涉及人工智能领域。主要包括：通过对采集到的焊缝表面图像进行处理得到第三图像，分别对第三图像中像素点的聚类后得到的各类别进行PCA，以获得各类别的近圆边缘概率并将近圆边缘概率小于预设第一阈值的类别保留，分别获得各保留后类别对应的方向向量，将相似度大于预设第二阈值的类别进行合并得到焊缝区域以获得裂纹区域，最终获得各裂纹区域的差异程度以确定裂纹区域中裂纹的实际深度。本发明实施例中焊缝裂纹缺陷检测过程无需人为干预，避免了繁琐的操作过程，提高了对于焊缝裂纹缺陷的检测效率。
基于图像处理技术钢结构焊接裂纹缺陷检测方法

[发明专利]一种炼油设备缺陷失效数据的资源化利用方法-CN201511005919.0在审
发明人：方煜;许述剑;邱志刚;刘小辉 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司青岛安全工程研究院
申请日： 2015-12-29 - 公布日： 2016-05-11 - 主分类号： G06Q50/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种炼油设备缺陷失效数据的资源化利用方法，其包括以下步骤：确定炼化设备缺陷失效数据的类型，将炼化设备的减薄、泄漏、环境开裂、高温损伤、功能退降的失效参数，按照装置类别、设备类别的进行分类归置，并以代码标示；将上述带有参数的代码存储形成标准化数据库；然后将标准化数据库按年份和设备类别进行数学统计，生成相应策略。将动静设备缺陷失效数据形成体系，进行流转并集成整合利用，消除炼油动静设备缺陷失效数据分类及记录标准缺失的问题，通过所建立的数理模型及方法，实现缺陷故障数据的资源化利用，以提升企业基于缺陷故障数据的监检测
一种炼油设备缺陷失效数据资源利用方法

[发明专利]一种基于支持向量机的桩身完整性类别自动识别方法-CN201811330056.8有效
发明人：陈卫红;管钧;薛忠军;张建龙;李贵文;卫文哲;张子兵;郭昌祚;陈绍坤 -专利权人：北京智博联科技股份有限公司;北京市道路工程质量监督站
申请日： 2018-11-09 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于支持向量机的桩身完整性类别自动识别方法，本发明通过对现行的各种行业及地方的基桩检测规程中的桩身完整性类别判定特征进行分析、归纳、总结，提取出了桩型、缺陷径向分布、缺陷的深度位置及缺陷的轴向分布四种共13个可行的特征参量，用于桩身完整性类别的自动识别，识别的结果与人工判断结果基本吻合，能够在实际工程检测中应用推广。
一种基于支持向量完整性类别自动识别方法

[发明专利]一种晶圆片外观缺陷的检测分析方法及系统-CN202310494976.8在审
发明人：何建军;朱国强 -专利权人：江苏益芯半导体有限公司
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G01N21/95 文献下载
摘要：本发明公开了一种晶圆片外观缺陷的检测分析方法及系统，包括以下步骤：步骤S1、将所述晶圆片实体进行强光源投射得到用于外观缺陷检测的晶圆片投影图，将晶圆片投影图进行单点量化得到多个晶圆片投影像素点，并将晶圆片投影像素点进行差异分簇得到多个晶圆片投影像素点簇；步骤S2、构建外观重叠缺陷样本，并基于外观重叠缺陷样本构建外观重叠缺陷分类器；步骤S3、利用外观重叠缺陷分类器中识别出晶圆片投影像素点簇对应的外观缺陷类别，并映射至晶圆片实体上得到晶圆片的存在外观缺陷的区域及类别本发明构建外观重叠缺陷分类器对晶圆片投影像素点进行缺陷类别的分类，无需人力视觉进行缺陷识别，有效的提高了缺陷识别的效率和精度。
一种晶圆片外观缺陷检测分析方法系统

[发明专利]检测方法及系统、设备和存储介质-CN202110170994.1在审
发明人：陈鲁;吕肃;张嵩 -专利权人：深圳中科飞测科技股份有限公司
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种检测方法及系统、设备和存储介质，包括：进行学习训练，获得用于识别缺陷类别的学习模型；提供多个待测图像数据；选取部分待测图像数据并使被选取的待测图像数据包含的缺陷具有不同的已知类别；从被选取的待测图像数据中提取每种目标类别的缺陷的若干个目标样本作为第一支持样本；根据被选取的待测图像数据获取多个第一训练图像；利用第一支持样本和第一训练图像对网络进行学习训练，对学习模型进行模型迭代；根据剩余待测图像数据获取多个待测图像；从每种目标类别的第一支持样本中提取任意一个目标样本，与各个待测图像一同输入至网络中，对待测图像进行检测并识别缺陷类别。
检测方法系统设备存储介质

[发明专利]在表面改性方法中确定缺陷的方法和装置-CN202111003829.3在审
发明人：迈克尔·赫伯特·奥尔舍尔;莫里茨·马蒂纽斯;大卫·马克·牛顿;乌密·伊吉特 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种用于确定在对部件的表面区域8执行表面改性方法时出现的缺陷7的计算机实施的方法。该方法包括以下步骤：提供图像序列5，图像序列5包括待评估的表面区域8的多个单独的图像6，每个单独的图像6显示表面区域8的图像细节9以及单独的图像6的图像细节9至少部分地重叠S2，将单独的图像6分配给至少两个图像类别10a、10b，其中至少一个图像类别10b具有有缺陷的属性，以下称为有缺陷的图像类别10b S4，检查图像序列5中可预定数量的直接连续的单独的图像6中的多个单独的图像6是否已经被分配到有缺陷的图像类别10bS5，以及，如果可预定数量的直接连续的单独的图像6中的多个单独的图像6已被分配给有缺陷的图像类别10b，则输出缺陷信号11S6。此外，本发明提供了用于确定在对部件的表面区域8执行表面改性方法时出现的缺陷7的装置和计算机程序。
表面改性方法确定缺陷装置

[发明专利]一种面板生产制造缺陷的自动分类方法及系统-CN201911318271.0在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：成都数之联科技有限公司
申请日： 2019-12-19 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种面板生产制造缺陷的自动分类方法及系统，包括：采集面板缺陷图片及缺陷图片对应的缺陷类别编码信息；对缺陷图片的缺陷位置打标，将打标后的缺陷图片上传至样本库；从样本库中抽取缺陷图片作为学习样本；利用学习样本训练深度学习目标检测类算法模型，生成缺陷检测模型；抽取待分类自动光学检测图片并输入缺陷检测模型，模型自动识别出AOI图片中缺陷的位置，并输出对应缺陷类别编码的置信度水平；过滤置信度小于设定阈值的缺陷图片
一种面板生产制造缺陷自动分类方法系统

[发明专利]一种用于检测钢包溶蚀缺陷的方法和装置-CN201810532052.1在审
发明人：文亚伟;冷家冰;刘明浩;徐玉林;张发恩;郭江亮;李旭;唐进 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2018-05-25 - 公布日： 2018-11-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种用于检测钢包溶蚀缺陷的方法和装置。方法的一个具体实施方式包括：采用图像采集装置从待检测钢包内部采集各个角度的图像；将所采集的图像输入缺陷检测系统，得到代表缺陷类别的标签，其中，缺陷检测系统包括：基于输入的图像预测该图像中所包括的钢包溶蚀缺陷的类别的深度卷积神经网络
钢包溶蚀缺陷检测系统检测方法和装置采集图像卷积神经网络图像采集装置钢包状态图像输入图像预测实时性准确率标签申请

[发明专利]操作用于缺陷检查的计算装置的方法及检查缺陷的系统-CN202110858120.5在审
发明人：金泰贤;金政奎 -专利权人：现代摩比斯株式会社
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种操作用于缺陷检查的计算装置的方法及检查缺陷的系统。基于产品的图像使用基于深度学习的分类模型来确定良好或有缺陷的产品时，本实施方式提供了一种缺陷检查装置和方法，用于通过使用可解释人工智能(XAI)的基于深度学习的分类模型来提供用于确定良好/有缺陷的产品的依据，生成类别集用于依据，以及使用类别集连续更新基于深度学习的分类模型的参数。
操作用于缺陷检查计算装置方法系统

[发明专利]一种基于缺陷类别的安全风险评估方法-CN201310040822.8无效
发明人：李千目;魏士祥;许春根;宋巍;侯君;路国翠;李宗骍;刘浩;张星 -专利权人：无锡南理工科技发展有限公司
申请日： 2013-02-01 - 公布日： 2014-08-06 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于缺陷类别的安全风险估计方法。该方法主要分析信息系统存在的一些缺陷，并对其使用正交缺陷分类方法进行分类，然后根据每种缺陷类别进行参数化，对每种风险评估模型均值进行计算，最好进行定量分析。该方法能够提高安全风险估计的准确性，对信息系统缺陷的预测变得更加的精准，对于信息系统的开发人员能够起到未雨绸缪的作用。
一种基于缺陷类别安全风险评估方法

[发明专利]一种用于检测钢包溶蚀缺陷的方法和装置-CN201810517336.3有效
发明人：文亚伟;冷家冰;刘明浩;徐玉林;张发恩;郭江亮;李旭;唐进 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2018-05-25 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种用于检测钢包溶蚀缺陷的方法和装置。方法的一个具体实施方式包括：采用深度图像采集装置，从待检测钢包内部采集各个角度的RGBD图像；将采集的RGBD图像输入缺陷检测系统，得到已标注预测缺陷的RGBD图像，预测缺陷包括钢包溶蚀缺陷的位置和类别，其中，缺陷检测系统包括基于输入的图像预测该图像中所包括的钢包溶蚀缺陷的位置和类别的深度学习目标检测模型。
一种用于检测钢包溶蚀缺陷方法装置

[发明专利]一种镀金芯片缺陷检测系统和方法-CN202211534844.5有效
发明人：王栋;潘磊;田野 -专利权人：杭州数途信息科技有限公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种镀金芯片缺陷检测系统和方法。所述系统包括：数据采集模块，用于采集镀金芯片图像；区域分割模块，用于采用机器视觉算法对所述镀金芯片图像进行区域分割，得到多个图像区域；以及缺陷检测模块，用于采用目标检测算法对所述多个图像区域中的每个图像区域进行缺陷检测，得到每个图像区域的缺陷检测结果；其中，所述缺陷检测结果包括缺陷类别、缺陷位置和缺陷大小，所述目标检测算法为对不同缺陷类别引入惩罚权重的改进的目标检测算法。本申请解决相关技术中自动检测相关半导体元器件表面缺陷的问题的技术问题。
一种镀金芯片缺陷检测系统方法

[发明专利]一种小样本缺陷分类方法和装置-CN201911218786.3在审
发明人：刘杰;田继锋;谢馥励;邸顺然;张一凡 -专利权人：歌尔股份有限公司
申请日： 2019-12-03 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： G06T7/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种小样本缺陷分类方法和装置。，按照分离后的部件将待测目标的原图像分割成至少两个包含有不同部件的子图像；对应每个子图像以及原图像，分别建立小样本分类模型，借助对应的分类模型，获得每个子图像的分类结果和原图像的分类结果，分类结果包括缺陷类别和对应的类别概率；根据所有子图像和原图像的分类结果，确定并输出待测目标的缺陷类别。本申请通过将待测目标进行部件分离，使用分离后的部件与待测目标本身作为多个分支分别进行缺陷分类，能够降低缺陷识别的复杂度，从而提高了缺陷识别的准确度，克服了小样本情况下传统缺陷分类方法结果不稳定的问题。
一种样本缺陷分类方法装置

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