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[发明专利]车辆缺陷识别方法、装置、设备和存储介质-CN202110098589.3在审
发明人：徐鑫;丁晓年;路荣;刘海波 -专利权人：北京巅峰科技有限公司
申请日： 2021-01-25 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种车辆缺陷识别方法、装置、设备和存储介质，其中，该车辆缺陷识别方法包括：获取待检测车辆的车辆图像；将所述车辆图像输入训练完备的缺陷识别模型，进行缺陷类型识别和缺陷部件识别，并获取对应的缺陷类型识别结果和缺陷部件识别结果；基于预设关联规则对所述缺陷类型识别结果和所述缺陷部件识别结果进行关联，得到所述待检测车辆的车辆缺陷识别结果，所述车辆缺陷识别结果包括缺陷部件及该缺陷部件的缺陷类型。通过本申请，解决了相关技术中主要依靠检测人员人工识别车辆缺陷耗时较多的缺点，实现了快速识别二手车缺陷的目的，大大提高了缺陷识别效率和识别准确率。
车辆缺陷识别方法装置设备存储介质

[发明专利]外墙外保温层缺陷类型识别方法、装置、设备及存储介质-CN202210046257.5在审
发明人：段中兴;焦晨琳 -专利权人：西安建筑科技大学
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了外墙外保温层缺陷类型识别方法、装置、设备及存储介质，包括：获取待识别外保温层缺陷图像；将所述待识别外保温层缺陷图像输入预先构建的用于识别外墙外保温层缺陷类型的外保温层缺陷类型识别模型中，输出外墙外保温层缺陷类型；所述外墙外保温层缺陷类型包括裂缝或空鼓；其中，所述外保温层缺陷类型识别模型为利用训练样本对基于改进Inception‑ResNet‑V2网络搭建的待训练外保温层缺陷类型识别模型训练后得到的模型，其中，所述训练样本包括外保温层裂缝缺陷图像和外保温层空鼓缺陷图像。本发明能够自动、准确及高效地实现建筑外墙外保温层缺陷的自动识别检测，避免了人工检测的复杂性以及较大的误差。
外墙保温缺陷类型识别方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于GA深度优化机器学习的管道缺陷类型识别方法-CN202210729035.3在审
发明人：潘建华;高伦;赵冬军 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GA深度优化机器学习的管道缺陷类型识别方法，获取不同缺陷类型下缺陷的三轴漏磁信号；针对缺陷的三轴漏磁信号提取信号特征参数；将轴向分量微分信号峰谷间距、周向分量峰谷中值间距、径向分量峰谷值、径向分量峰谷间距、轴向分量波形面积，以及将漏磁传感器上采集到缺陷漏磁信号的传感器个数作为缺陷类型的识别参数，构建样本集；构建神经网络，神经网络的输入为缺陷类型的识别参数，输出为缺陷类型；利用样本集训练并生成神经网络；对未知缺陷进行类型识别，将该未知缺陷的识别参数输入神经网络中进行预测，预测输出该未知缺陷的缺陷类型。本发明能够准确识别管道缺陷类型，具有重大工程意义和良好应用前景。
一种基于 ga 深度优化机器学习管道缺陷类型识别方法

[发明专利]缺陷处理方法、装置、设备、计算机可读存储介质及产品-CN202111489022.5在审
发明人：邹斯韬 -专利权人：中国建设银行股份有限公司
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本公开提供一种缺陷处理方法、装置、设备、计算机可读存储介质及产品，应用于数据处理领域，该方法包括：获取终端设备发送的待识别请求，其中，待识别请求中包括待识别缺陷以及与待识别缺陷对应的缺陷标识；根据待识别请求，采用预设的缺陷分类模型对待识别缺陷对应的缺陷标识进行识别，获得识别结果，识别结果中包括待识别缺陷对应的缺陷类型；根据识别结果，将待识别缺陷发送至与缺陷类型对应的缺陷处理系统进行故障修复操作。通过采用缺陷分类模型对待识别缺陷的类型进行识别，能够避免缺陷类型识别以及运维人员的分配全都由测试人员主观确定，提高了识别以及定位的准确性。此外，运维人员无需与多个测试人员对接，提高了缺陷处理的效率。
缺陷处理方法装置设备计算机可读存储介质产品

[发明专利]缺陷识别方法、装置、电子装置及可读存储介质-CN202210250694.9在审
发明人：徐佐;朱志华;王佶;张志文 -专利权人：深圳市信润富联数字科技有限公司;中信戴卡股份有限公司
申请日： 2022-03-15 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种缺陷识别方法、装置、电子装置及可读存储介质，所述方法包括步骤：获取训练样本库，基于所述训练样本库确定小样本缺陷类型；生成与所述小样本缺陷类型对应的伪样本数据，并将所述伪样本数据添加到所述训练样本库中以对所述训练样本库进行更新，以使所述小样本缺陷类型的样本数量满足预设样本要求；基于更新后的所述训练样本库对初始缺陷识别模型进行训练得到训练完成的缺陷识别模型；通过所述训练完成的缺陷识别模型进行缺陷识别操作。通过确定样本数量较少的小样本缺陷类型，并生成对应的伪样本数据来增加小样本缺陷类型的样本数量，保证各缺陷类型的样本充足，进而基于充足的样本训练缺陷识别模型，提高缺陷识别模型的识别效果。
缺陷识别方法装置电子可读存储介质

[发明专利]缺陷识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质-CN202210281601.9在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：成都数之联科技股份有限公司
申请日： 2022-03-21 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种缺陷识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，涉及缺陷检测技术领域。通过获取待检测OLED面板的初始图片，将初始图片输入预先训练的缺陷识别模型以得到初步识别结果，初步识别结果包括缺陷的类型及缺陷的置信度；判断置信度大于对应缺陷类型所预设的置信度阈值的全部缺陷是否存在至少两个预设类型的第一缺陷；若存在至少两个第一缺陷，计算各第一缺陷与对应的缺陷模板的相似度，获取第一缺陷的目标缺陷类型，第一缺陷的目标缺陷类型为与第一缺陷的相似度最大的缺陷模板对应的缺陷类型，目标缺陷类型作为初始图片的输出结果。通过本实施例提供的缺陷识别方法，能够提高判图的准确度。
缺陷识别方法装置计算机设备可读存储介质

[发明专利]信息获取方法和装置-CN201810089436.0有效
发明人：何斌 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2018-01-30 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取摄像头拍摄的至少一帧视频图像；将视频图像输入到视频缺陷识别模型的多个视频缺陷识别子模型中，得到各视频缺陷识别子模型的输出值，各视频缺陷识别子模型的输出值用于指示视频图像是否具有与该视频缺陷识别子模型对应的缺陷类型；基于各个视频缺陷识别子模型的输出值确定视频图像所对应的缺陷类型信息，缺陷类型信息用于指示视频图像的缺陷类型。一方面可以提高检测视频图像所对应的缺陷类型的准确性，另一方面可以提升检测视频图像所对应的缺陷类型的全面性。
信息获取方法装置

[发明专利]排水管道缺陷识别模型训练方法、排水管道缺陷识别方法-CN202311050295.9在审
发明人：申屠华斌;于海兰;王韶伊;郑亨;黄森军 -专利权人：中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
申请日： 2023-08-21 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06V20/60 文献下载
摘要：本发明涉及一种排水管道缺陷识别模型训练方法、排水管道缺陷识别方法。本发明的技术方案为一种排水管道缺陷识别模型训练方法，其特征在于：获取训练样本，训练样本具有排水管道图像及该图像对应的缺陷类型，该训练样本中共有n种缺陷类型；对排水管道图像进行预处理，包括将排水管道图像进行灰度化处理；从各缺陷类型对应的、经预处理的排水管道图像上提取各缺陷类型对应的图像特征；基于所述n种缺陷类型中第i种缺陷类型对应的图像特征和第j种缺陷类型对应的图像特征对初始二元分类模型进行训练，得到针对第i和j种缺陷类型的缺陷识别模型，共得到#imgabs0#个缺陷识别模型。本发明适用于图像识别技术领域。
排水管道缺陷识别模型训练方法

[发明专利]基于卷积神经网络的局部放电缺陷类型的识别方法及系统-CN201711106430.1有效
发明人：邵先军;何文林;刘石;詹江杨;钱平;徐华;郑一鸣;杨智;常丁戈;朱明晓;张冠军 -专利权人：国网浙江省电力公司电力科学研究院;西安交通大学
申请日： 2017-11-10 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于卷积神经网络的局部放电缺陷类型的识别方法及系统。本发明识别方法的步骤包括：A、采集局部放电缺陷类型已知的局部放电信号；B、建立局部放电信息库，其包括若干缺陷类型的局部放电波形信号和相应的缺陷类型；C、搭建用于模式识别的卷积神经网络；D、将局部放电信息库中的波形和相应缺陷类型作为输入量，训练卷积神经网络；E、采集待定缺陷类型的多次局部放电信号；F、将待定缺陷类型的局部放电波形数据输入训练好的卷积神经网络，输出中占比最大的缺陷类型作为最终的缺陷类型。本发明避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程，能更准确地识别缺陷类型，且易于实现。
基于卷积神经网络局部放电缺陷类型识别方法系统

[发明专利]一种识别复合材料制品内部缺陷类型的无损检测方法-CN201510482808.2有效
发明人：王从科;凡丽梅;赵付宝;李金鹿;张霞;郑素萍 -专利权人：中国兵器工业集团第五三研究所
申请日： 2015-08-07 - 公布日： 2018-01-23 - 主分类号： G01N23/046 文献下载
摘要：利用复合材料制品内部缺陷区域和非缺陷区域与CT密度值的关系，通过预置缺陷的方式，得出不同类型缺陷对应的CT密度降值；通过比对CT密度降值，识别缺陷的类型。本发明涉及的采用无损检测方法识别复合材料制品内部缺陷类型的方法，包含工业CT检测系统校准、断层CT检测与密度降值计算、缺陷类型识别过程，对样品进行断层CT检测与密度降值计算，将缺陷区域的CT密度降值与已知缺陷的CT密度降值进行比较，得出缺陷类型。该方法，操作方便、可靠性高、适用性广、识别速度快，人为误判少等优点。适用于复合材料制品内部缺陷的X射线断层CT无损检测领域，特别适用于复合材料制品内部缺陷类型的识别。
一种识别复合材料制品内部缺陷类型无损检测方法

[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]一种玻璃缺陷类型识别方法-CN201510535302.3在审
发明人：袁芬 -专利权人：袁芬
申请日： 2015-08-27 - 公布日： 2015-12-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种玻璃缺陷类型识别方法，该方法包括：1)提供一种玻璃缺陷类型识别系统，所述识别系统包括玻璃容置平台、图像采集设备、缺陷图像检测设备和嵌入式处理设备，所述玻璃容置平台用于放置待检测的整块玻璃，所述图像采集设备用于采集待检测的整块玻璃的玻璃图像，所述缺陷图像检测设备用于确定所述玻璃图像中的缺陷图像，所述嵌入式处理设备与所述缺陷图像检测设备连接，基于所述缺陷图像确定玻璃缺陷类型；2)使用所述识别系统来进行识别通过本发明，能够根据不同的玻璃类型确定不同的缺陷检测参数，从而提高玻璃缺陷类型识别的准确性。
一种玻璃缺陷类型识别方法

[发明专利]缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202011400423.4在审
发明人：黄建峰;林义闽;易万鑫;廉士国 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司;联通大数据有限公司
申请日： 2020-12-03 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开提供一种缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：获取图像采集装置采集的目标检测物的原始图像；采用预设的类型检测模型对所述原始图像的类型进行检测，获得所述目标检测物对应的类型信息；根据所述目标检测物的类型信息，采用与所述类型信息对应的目标缺陷识别模型，对所述目标检测物进行缺陷识别，获得所述目标检测物对应的缺陷信息。由于在类型检测模型确定目标检测物的类型后，能够调用与该类型对应的缺陷识别模型，且该缺陷识别模型是通过将缺陷按照大小、强度和形状进行分类后训练得到的，能够学习不同种类缺陷的特征，因此能够更加准确地对目标检测物的缺陷进行识别，从而提高了缺陷检测的准确率。
缺陷检测方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]焊缝缺陷识别方法、焊缝缺陷识别模型的训练方法及装置-CN202110155569.5在审
发明人：林嵩;雷铮强;张丰;李莉;王维斌;王富祥;毕武喜;任武;玄文博 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2021-02-04 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种焊缝缺陷识别方法、焊缝缺陷识别模型的训练方法及装置，属于管道技术领域。该方法包括：获取待识别图像；调用焊缝缺陷识别模型对待识别图像进行缺陷识别，得到管道焊缝缺陷的缺陷位置和缺陷类型；基于缺陷位置和缺陷类型在待识别图像中标记出管道焊缝缺陷，得到标记有管道焊缝缺陷的图像，该方法可以客观且准确地识别出管道的焊缝缺陷
焊缝缺陷识别方法模型训练装置

[发明专利]识别缺陷类型的方法-CN201110339679.3有效
发明人：陈亚威;简志宏 -专利权人：无锡华润上华科技有限公司
申请日： 2011-10-31 - 公布日： 2013-05-08 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种识别缺陷类型的方法，包括：提供一晶片，所述晶片经过了光刻工艺或刻蚀工艺的处理，且该晶片上具有一个或多个缺陷；采用预设强度的光照射所述晶片，在照射预定时间后，比较照射前后所述晶片上的缺陷的变化，或在照射过程中观测该晶片上缺陷的变化，若经照射后某个缺陷变小或消失，则该缺陷为挥发性缺陷，否则，为非挥发性缺陷。本发明实施例仅通过一次照射过程即可识别缺陷类型，从而避免了现有技术中分析缺陷的元素成分等一系列复杂的操作，该方法能够在短时间内识别出挥发性缺陷，缩短了产品的生产周期，且该识别方法简单易操作，减轻了工作人员的工作量
识别缺陷类型方法

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