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[发明专利]缺陷类别识别、孪生神经网络训练方法、装置及存储介质-CN202011201472.5在审
发明人：汤寅航;赵迪 -专利权人：创新奇智（青岛）科技有限公司
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供一种缺陷类别识别、孪生神经网络训练方法、装置及存储介质，其中，缺陷类别识别方法包括将待缺陷识别图像输入至孪生神经网络中的第一神经网络，以使得第一神经网络输出第一特征向量，第一特征向量包括用于表征待缺陷识别图像的缺陷类别相似度的第一特征信息、将测试样本输入至孪生神经网络中的第二神经网络，以使得第二神经网络输出第二特征向量，第二特征向量包括用于表征测试样本的缺陷类别相似度的第二特征信息、基于第一特征信息和第二特征信息，计算第一特征向量与第二特征向量进行向量之间的向量距离、根据向量距离确定待缺陷识别图像的缺陷类型。本申请能够实现对产品的新出现缺陷进行快速识别，以缩短缺陷识别周期。
缺陷类别识别孪生神经网络训练方法装置存储介质

[发明专利]一种判断表面缺陷显性程度的方法-CN202210117147.3在审
发明人：何星 -专利权人：厦门聚视智创科技有限公司
申请日： 2022-02-08 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明公开了一种判断表面缺陷显性程度的方法，在缺陷识别区上方架设垂直于缺陷识别区轴向的弧形轨道，并在弧形轨道上安装工业相机；将工业相机运动到缺陷识别区中待识别工件的正上方，进行第一次拍照识别，获得第一图像，识别完成后在第一图像上标注缺陷存在的位置，同时对标注了缺陷位置的第一图像取灰度值；驱动工业相机在弧形轨道上运动，在运动过程中持续对待识别工件的表面做各角度取景抓拍；对抓拍的各角度图片分别取灰度值；根据工业相机在弧形轨道上运动时的角度连续变化将各角度图片的灰度值依次排列获得灰度梯度，将缺陷位置的灰度梯度列出并根据缺陷位置的灰度梯度判断缺陷位置的显性程度，本发明可以高效判断缺陷的显性程度。
一种判断表面缺陷显性程度方法

[发明专利]一种海底电缆皱纹铝护套缺陷自动识别方法-CN202310280312.1在审
发明人：张锋;梁壮;燕飞东;王全有;潘玉华;曲福喜;陈朋;郭德富;周俊 -专利权人：山东未来智能技术有限公司
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于机器视觉或测量技术领域，涉及一种海底电缆皱纹铝护套缺陷自动识别方法，在清洗激光器和旋转滚压装置之间设置工业相机及平面轮廓缺陷识别系统，在旋转滚压装置之后设置结构光轮廓采集及3D轮廓缺陷识别系统铝护套焊接后采用清洗激光器进行激光清洗，由工业相机连续拍摄焊缝图像，形成连续的焊缝图像序列，采用AutoML深度学习方法建立平面轮廓的深度学习图库，并对缺陷进行AI自动识别。结构光轮廓采集及3D轮廓缺陷识别系统对皱纹铝护套进行3D轮廓图像数据采集，将3D轮廓图像数据送入3D轮廓缺陷识别系统进行自动AI缺陷识别。本发明采用平面轮廓缺陷结合3D轮廓缺陷判断，提高皱纹铝护套的整体缺陷检测的准确率。
一种海底电缆皱纹护套缺陷自动识别方法

[发明专利]一种太阳能电池缺陷的自动识别分类系统、方法及其应用-CN202011342401.7在审
发明人：陈少强;王酉杨;李丽颖;贾贇;许瑾佳;胡小波;翁国恩;罗显佳 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种太阳能电池缺陷的自动识别分类系统，包括输入模块、电池定位校准模块、缺陷识别模块和缺陷分类模块；所述输入模块用于导入太阳能电池电致发光图像和图像信息；所述电池定位校准模块用于定位输入电致发光图像的有效区域，并进行强度校准；所述缺陷识别模块用于在有效区域内识别太阳能电池缺陷，并标识缺陷所处位置；所述缺陷分类模块用于提取太阳能电池在不同正向注入电流密度下的缺陷特征，通过数值模拟法匹配缺陷特征并进行归类。本发明还公开了一种太阳能电池缺陷的自动识别分类方法。本发明实现了对太阳能电池非破坏、可视化的缺陷自动识别和分类，提高了太阳能电池缺陷的诊断效率，对太阳能电池的设计研发具有指导性作用。
一种太阳能电池缺陷自动识别分类系统方法及其应用

[发明专利]语法缺陷数据识别模型构建方法和语法缺陷数据识别方法-CN202011552924.4在审
发明人：张为泰;刘俊华;魏思;刘聪 -专利权人：科大讯飞股份有限公司
申请日： 2020-12-24 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本申请公开了一种语法缺陷数据识别模型构建方法和语法缺陷数据识别方法，该构建方法包括：在获取到第一训练源文本、第一标准翻译文本及其对应的第一实际识别结果、和第一语法缺陷翻译文本及其对应的第二实际识别结果后，将第一训练源文本、第一标准翻译文本和第一语法缺陷翻译文本输入第一模型，得到第一标准翻译文本对应的第一预测识别结果和第一语法缺陷翻译文本对应的第二预测识别结果；再根据第一预测识别结果、第二预测识别结果、第一实际识别结果和第二实际识别结果更新第一模型，并返回执行将第一训练源文本、第一标准翻译文本和第一语法缺陷翻译文本输入第一模型的步骤，直至在达到第一停止条件时根据第一模型构建语法缺陷数据识别模型。
语法缺陷数据识别模型构建方法

[发明专利]一种硅片表面缺陷的机器视觉识别方法、装置及介质-CN202310684968.X在审
发明人：李安杰 -专利权人：西安奕斯伟材料科技股份有限公司
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种硅片表面缺陷的机器视觉识别方法、装置及介质，属于半导体制造技术领域，包括：基于采集到的硅片表面局部缺陷的图像识别待分类的缺陷区域；根据所述待分类的缺陷区域的长值与径值的比值确定所述待分类的缺陷区域的长径比，其中，所述长值为所述待分类的缺陷区域的边缘像素之间距离最大的值，所述径值为垂直于所述长值所在直线的方向上所述待分类的缺陷区域的边缘像素之间距离最大的值；根据所述长径比识别所述待分类的缺陷区域所表征的缺陷类型长径比作为缺陷区域的外形特征，能够更准确地对缺陷进行识别及分类，进一步减少缺陷最终识别的步骤，从而实现硅片表面主要缺陷快速分类，提高高端产品监控水平。
一种硅片表面缺陷机器视觉识别方法装置介质

[发明专利]缺陷检测方法及缺陷检测装置-CN202310200887.8有效
发明人：潘勇;郭俊敏;员雪辉 -专利权人：深圳市深视智能科技有限公司
申请日： 2023-03-06 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供了缺陷检测方法及缺陷检测装置。所述缺陷检测方法包括：对训练样品进行扫描，以得到第一图像，其中，所述训练样品具有焊接缺陷；对所述第一图像进行去噪处理，以得到第二图像；根据所述第二图像生成所述训练样品的三维点云图及亮度图；根据所述三维点云图及所述亮度图训练识别所述焊接缺陷；训练结束后生成缺陷识别模型；及利用所述缺陷识别模型对待检测物进行焊接缺陷检测。本申请提供的缺陷检测方法能够提高对焊接缺陷的识别率，从而降低对焊接缺陷的漏检率及过杀率。
缺陷检测方法装置

[发明专利]一种基于机器视觉的工件表面缺陷识别系统及方法-CN202211583748.X在审
发明人：黄小龙;李向宇;邹为明;谌俊;丁阳杰;林志伟 -专利权人：清远职业技术学院
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于机器视觉的工件表面缺陷识别系统及方法，该基于机器视觉的工件表面缺陷识别系统包括：图像获取模块，用于以预设频率获取工件的实时表面图像；神经网络模型，用于根据所述实时表面图像对所述工件进行缺陷识别，获取缺陷类型以及实时缺陷程度等级；控制模块，用于在所述实时缺陷程度等级大于预设阈值时，根据所述缺陷类型生成控制指令；处理模块，用于响应所述控制指令，对所述工件的缺陷进行处理。本发明不仅可以自动识别出工件表面的缺陷类型以及实时缺陷程度等级，还可以根据实时缺陷程度等级以及缺陷类型对工件进行相应的缺陷处理，提高了缺陷处理效率。
一种基于机器视觉工件表面缺陷识别系统方法

[发明专利]基于图像识别的色谱柱状态识别方法及系统-CN202310778220.6有效
发明人：龚施健;陈国富;郑经纬;吴春弟;吕巧丽;翁新增 -专利权人：博纯材料股份有限公司
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种基于图像识别的色谱柱状态识别方法及系统，涉及色谱柱状态识别技术领域，依据参考色谱柱图像的色谱柱角度特征图集合以及参考色谱柱图像携带的色谱柱缺陷特征序列对应的色谱柱缺陷特征簇来训练色谱柱状态识别模型，这样，在训练色谱柱状态识别模型的过程中，不仅了结合参考色谱柱图像中各个色谱柱角度特征图之间的关系，还结合了色谱柱角度特征图与色谱柱缺陷特征以及色谱柱缺陷特征与色谱柱缺陷特征之间的关系，由此可以提高色谱柱状态识别模型的缺陷识别可靠性，使得依据该色谱柱状态识别模型可以准确分析出色谱柱图像具有色谱柱损伤关联性的多个色谱柱缺陷特征，提高色谱柱状态识别的精度。
基于图像识别色谱柱状方法系统

[发明专利]胶管骨架层检测仪器-CN202110451618.X在审
发明人：丁同周;郑实茂;高宝良;刘海波;吴小钢;张立明;张元祥;张涛;郄海飙 -专利权人：北京动力源创科技发展有限公司
申请日： 2021-04-26 - 公布日： 2021-07-02 - 主分类号： G01N21/95 文献下载
摘要：本发明涉及一种胶管骨架层检测仪器，包括：仪器主体；设置在所述仪器主体上的摄像单元，连续拍摄经过所述仪器主体的胶管骨架层360°的图像；设置在所述仪器主体与所述摄像单元连接的缺陷识别单元，获取所述摄像单元拍摄的图像，并基于所述图像识别所述胶管骨架层是否存在缺陷；设置在所述仪器主体与所述缺陷识别单元连接的处理单元，用于当所述缺陷识别单元识别处缺陷时，发出告警或对缺陷区域进行处理。
胶管骨架检测仪器

[发明专利]基于快速分割卷积神经网络的水冷壁表面缺陷视频识别方法-CN202110440898.4在审
发明人：马波;韩永明;耿志强;周润东;蔡伟东 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2021-04-23 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：基于快速分割卷积神经网络的水冷壁表面缺陷视频识别方法涉及锅炉设备自动化缺陷检测领域。本发明通过使用改进的Fast‑SCNN训练识别水冷壁表面缺陷的缺陷检测模型，使用该检测模型结合选择性搜索算法，运用一定的视频材料处理手段对视频形式的水冷壁表面资料进行缺陷的检测识别工作。该方法可以有效对水冷壁表面获取的视频文件进行缺陷的检测和识别，具有较高的识别准确率，是实现锅炉水冷壁表面缺陷检测自动化的有效手段途径，帮助解决了人工检测缺陷周期长、耗费多、效率低下等问题。
基于快速分割卷积神经网络水冷表面缺陷视频识别方法

[发明专利]一种变电站巡检环境下目标与缺陷识别方法-CN202211518059.0在审
发明人：邬蓉蓉;张玉波;欧阳健娜;冯玉斌 -专利权人：广西电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供一种变电站巡检环境下目标与缺陷识别方法，涉及变电站巡检机器人技术领域。该变电站巡检环境下目标与缺陷识别方法，包括以下步骤：S1、图像预处理及目标识别；S2、变电站设备缺陷图像数据库；S3、使用小波变换处理图像噪声；S4、设备缺陷。通过不断积累可见光、红外热成像等非结构化数据，构建全区变电一次设备的典型缺陷样本库，集中完善设备缺陷在外观状态上的不同表现形式与样本数量，再次使用小波变换算法去除设备缺陷图像噪声，然后通过机器学习方式实现缺陷状态的智能识别，最后实现针对恶劣环境下不同设备及其典型缺陷特征的智能识别，提高了变电站设备缺陷图像识别率。
一种变电站巡检环境目标缺陷识别方法

[发明专利]一种海缆表面缺陷识别的方法及系统-CN202211129346.2有效
发明人：曹凯;朱井华;王丽媛;赵囿林;潘盼;张洪亮;胡明;乔静;顾春飞;王海涛;叶成;陈杰;邵鹏进 -专利权人：中天科技海缆股份有限公司;南海海缆有限公司;中天大丰海缆有限公司
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明提供了一种海缆表面缺陷识别的方法及系统，涉及数据处理相关技术领域，通过对海缆进行多角度图像采集，构建海缆多角度图像集；根据历史缺陷记录数据库进行表面缺陷检测困难度分析，确定表面缺陷检测难点集；基于表面缺陷检测难点集进行检测参数特征提取构建检测难点参数特征；基于检测难点参数特征对海缆多角度图像集进行特征增强处理，获得增强海缆特征图像；对增强海缆特征图像通过边缘检测算法进行背景剔除；根据检测难点参数特征对背景剔除后的增强海缆特征图像进行缺陷特征识别并标记，基于标记缺陷特征确定表面缺陷识别结果。解决了海缆表面缺陷识别精度和识别效率较低的技术问题。达到对海缆表面缺陷的高精度、高效率识别效果。
一种表面缺陷识别方法系统

[发明专利]从检查系统向数据库自动传送缺陷图像的系统和方法-CN200380109023.6无效
发明人： R·E·斯塔夫利 -专利权人：凸版光掩膜公司
申请日： 2003-11-20 - 公布日： 2006-03-08 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：公开了用于从检查系统向数据库自动传送缺陷图像的系统和方法。该方法包括识别被载入到检查系统中的光刻部件上的缺陷并捕获被识别缺陷的图像。操作人员被提示为被识别缺陷选择缺陷代码，且响应于操作人员选择缺陷代码，捕获图像被自动传送到数据库。
检查系统数据库自动传送缺陷图像方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的中厚板压痕智能识别方法-CN201910184734.2在审
发明人：陈玉叶;詹光曹;郑芳垣;陈旸 -专利权人：福建三钢闽光股份有限公司;福建省三钢（集团）有限责任公司
申请日： 2019-03-12 - 公布日： 2019-07-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开的是一种基于卷积神经网络的中厚板压痕智能识别方法，包括以下具体步骤：中厚板表面的图像数据获取，中厚板表面压痕缺陷识别以及对所识别到的压痕缺陷图像进行智能分类与识别。本发明基于图像滤波、sobel边缘检测、梯度增强以及阀值自动调节处理的缺陷识别方法，然后再结合卷积神经训练模型对压痕缺陷图像进行智能分类识别，在实际的中厚板生产线中压痕缺陷检出率达到了96.83%，与传统识别方法的检出率
中厚板压痕卷积神经网络缺陷识别缺陷图像智能分类智能识别检出率图像数据获取中厚板生产线表面压痕梯度增强图像滤波训练模型卷积中压神经