专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于语义分割和目标检测融合模型的复合缺陷检测方法-CN202111434402.9在审
  • 吴宗泽;陈志豪;查云威;曾德宇 - 广东工业大学
  • 2021-11-29 - 2022-02-25 - G06T7/00
  • 本发明提供了一种基于语义分割和目标检测融合模型的复合缺陷检测方法,对原始图像进行复合缺陷图像预处理,得到多个缺陷图像,从而获取图像中缺陷边缘形状,区分图像的缺陷类型;根据图像的缺陷类型,对原始图像进行缺陷图像预处理并将处理结果输入构建并训练Unet语义分割网络,得到对应图像的缺陷掩模图;计算对应图像的缺陷掩模图与原始图像对应缺陷的掩模标签的相似度,根据相似度获取叠加图像,并将得到叠加图像输入Faster R‑CNN网络中进行缺陷目标检测,获取Faster R‑CNN网络检测结果图,完成复合缺陷的检测。本发明提出了复合缺陷检测方法,通过对原始图像各种缺陷进行分别检测,可以有效解决多种类型缺陷重叠的手机屏幕图像的缺陷检测问题。
  • 基于语义分割目标检测融合模型复合缺陷方法
  • [发明专利]光学邻近修正方法-CN202210108869.2在审
  • 严中稳;王晨 - 中芯国际集成电路制造(天津)有限公司;中芯国际集成电路制造(上海)有限公司
  • 2022-01-28 - 2023-08-08 - G03F7/20
  • 一种光学邻近修正方法,包括:获取初始版图,所述初始版图包括若干初始图形;对所述初始版图进行缺陷检测,确定缺陷位置;在所述缺陷位置形成第一缺陷标记,所述第一缺陷标记包括可偏移的边界;根据所述缺陷位置,确定缺陷初始图形、对应所述缺陷初始图形的指定初始图形以及缺陷偏移方向;沿所述缺陷偏移方向偏移所述第一缺陷标记中与所述缺陷偏移方向垂直的边界,形成第二缺陷标记,所述第二缺陷标记与所述指定初始图形之间的最小间距小于相邻初始图形之间的预设最小间距;根据所述第二缺陷标记,确定所述缺陷初始图形中的待修正线段,并对所述初始版图进行修正。
  • 光学邻近修正方法
  • [发明专利]图像检测方法及装置-CN202310505715.1在审
  • 谭深;李亚旻;李嘉伟;李静;江文斐 - 北京优酷科技有限公司
  • 2023-05-06 - 2023-08-22 - G06V20/40
  • 本说明书一个或多个实施方式涉及计算机视觉领域,具体提供了一种图像检测方法及装置,图像检测方法包括对待检测图像进行图像检测得到待检测图像上的各个局部区域对应的缺陷图和缺陷分值,根据各个局部区域对应的缺陷图和缺陷分值确定局部区域在多个缺陷类别中的每个缺陷类别所对应的缺陷程度参数,根据各个局部区域在每个缺陷类别所对应的缺陷程度参数,确定待检测图像对应的缺陷检测结果。本说明书实施方式中,基于图像局部区域进行多类别的缺陷检测,有效对图像上存在的各类局部缺陷进行检测,降低漏检风险,提高缺陷检测准确性,并且可针对各类缺陷提供细粒度的缺陷检测结果,用于指导针对图像缺陷的修复
  • 图像检测方法装置
  • [发明专利]软件缺陷预测方法和系统-CN201510247157.9有效
  • 杨春晖;熊婧;高岩;林军;李冬 - 工业和信息化部电子第五研究所
  • 2015-05-14 - 2017-10-20 - G06F11/36
  • 本发明涉及一种软件缺陷预测方法和系统,获取样本软件模块并进行聚类处理,得到聚类子集。计算聚类子集的高斯参数,并根据高斯参数生成伪缺陷样本,根据软件缺陷样本集和伪缺陷样本得到更新缺陷样本集。根据更新缺陷样本集进行训练得到缺陷预测模型,根据缺陷预测模型对待测软件模块进行缺陷预测并输出预测结果。对样本软件模块采用聚类的方式形成聚类子集,对聚类子集进行高斯分析计算得到高斯参数,然后根据高斯参数生成伪缺陷样本。通过增加更多的缺陷数据生成更新缺陷样本集进行训练,提高缺陷预测模型的准确度,使缺陷预测模型能够更好的对缺陷数据进行估计和拟合,提高了对软件缺陷的预测准确性。
  • 软件缺陷预测方法系统
  • [发明专利]软件缺陷检测方法及装置-CN201410196027.2有效
  • 杨学红 - 中国联合网络通信集团有限公司
  • 2014-05-09 - 2017-02-15 - G06F11/36
  • 本发明公开了一种软件缺陷检测方法及装置,其中,方法包括扫描源代码,检测所述源代码中是否存在缺陷;若所述源代码中存在缺陷,则确定所述缺陷是否为已确认过的误报缺陷;若所述缺陷不是已确认过的误报缺陷,则将所述缺陷显示给用户,以供用户进行确认或修改;若所述缺陷是已确认过的误报缺陷,则拒绝将所述缺陷显示给用户。本发明通过确定所述缺陷是否为已确认过的误报缺陷,将未确认过的缺陷显示给用户,以供用户进行确认或修改,将已确认过的误报缺陷屏蔽掉,不再显示给用户,这样在后续的检测过程中用户就不用再对已确认过的误报缺陷进行重复确认
  • 软件缺陷检测方法装置
  • [发明专利]一种冷轧带钢表面缺陷原因分析方法及系统-CN201410026959.2有效
  • 孔建益;刘军伟;石甜;杨壮;王兴东 - 武汉科技大学
  • 2014-01-21 - 2017-02-01 - G06K9/66
  • 本发明涉及一种冷轧带钢表面缺陷原因分析系统,包括实时缺陷图像输入单元、缺陷原因匹配单元、输入单元、缺陷原因输出单元和基于学习向量量化神经网络的缺陷原因特征知识库,实时缺陷图像输入单元、缺陷原因输出单元和缺陷原因特征知识库均与缺陷原因匹配单元电连接,缺陷原因特征知识库、缺陷原因输出单元和所述缺陷原因匹配单元均与输入单元电连接。本发明通过隐藏于专家头脑中的经验型缺陷原因知识建立缺陷原因特征库,当输入实时图像信息时,能实时显示缺陷原因匹配结果。系统运行速度快,且精度高、效率高、实时性强、实用性强,操作简单,大大提高了生产效率,降低缺陷率和生产成本。
  • 一种冷轧带钢表面缺陷原因分析方法系统
  • [发明专利]智能型的缺陷校正系统与其实施方法-CN201711086885.1有效
  • 吕一云 - 敖翔科技股份有限公司
  • 2017-11-07 - 2021-07-09 - H01L21/66
  • 本发明提供一种智能型的半导体缺陷校正的系统与其实施方法,其方法包括:接收制造工厂送出的多个缺陷数据,接收一集成电路设计公司的IC设计布局图数据,并对多个缺陷数据进行缺陷坐标转换校正及缺陷影像校正后,用关键区域分析来分析校正后的缺陷数据及设计布局图形,用以提升关键区域分析的准确度和藉以精准判断各个缺陷影像造成断路或短路型失败的致命缺陷指数;再根据致命缺陷指数及缺陷讯号参数,区分致命缺陷为高风险缺陷、中风险缺陷及低风险缺陷等,达成提升智能型的缺陷校正系统与其实施方法准确度和精准判别致命缺陷之目的
  • 智能型缺陷校正系统与其实施方法
  • [发明专利]成像装置、缺陷像素校正装置、装置中的处理方法和程序-CN200810096914.7无效
  • 大槻博树 - 索尼株式会社
  • 2008-05-07 - 2008-11-12 - H04N5/217
  • 本发明提供了成像装置、缺陷像素校正装置、装置中的处理方法和程序,成像装置包括:缺陷像素存储单元,存储缺陷像素的位置信息和像素缺陷信息;图像输入单元,输入图像;缺陷像素确定单元,基于位置信息确定每个像素是否为缺陷像素;像素共有缺陷确定单元,基于像素缺陷信息确定缺陷像素是否包括在缺陷像素组中;像素类型确定单元,确定每个像素的类型;内插像素选择单元,基于缺陷像素的类型和表示缺陷像素是否包括在缺陷像素组中的确定结果选择被确定为缺陷像素的像素的周边像素;内插值计算单元,基于所选的周边像素的值计算被确定为缺陷像素的像素的内插值;内插内插值替换单元,用计算得到的内插值替换被确定为缺陷像素的像素的值。
  • 成像装置缺陷像素校正中的处理方法程序

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