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[发明专利]基于并行模块深度学习的偏光片缺陷图像实时分类方法-CN201910818735.8有效
发明人：刘瑞珍;孙志毅;王安红;杨凯;王银;张韵悦 -专利权人：太原科技大学
申请日： 2019-08-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：基于并行模块深度学习的偏光片缺陷图像实时分类方法，属于材料缺陷检测领域，包含以下步骤：1、准备偏光片图像数据集；2、搭建深度学习网络；3、将偏光片数据集输入到搭建好的深度学习网络中，经过网络训练，提取偏光片图像多尺度特征，将提取到的特征输入Softmax层进行分类，得到分类模型；4、将测试图像输入分类模型中，将图像属于某一类别的概率和图像对应的标签输入到Accuracy层，输出图像的正确分类结果。本发明利用深度学习进行图像分类和模型压缩方法相结合，搭建了一个基于并行模块深度学习的偏光片缺陷图像实时分类网络，在不降低分类准确率的前提下最小化深度模型及加快检测速度，在硬件资源有限的条件下满足实际工业中缺陷检测的实时性需求。
基于并行模块深度学习偏光缺陷图像实时分类方法

[发明专利]基于轻量级深度神经网络的工业产品缺陷图像分类方法-CN201910818758.9有效
发明人：王安红;刘瑞珍;孙志毅;杨凯;王银;张韵悦 -专利权人：太原科技大学
申请日： 2019-08-30 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：基于轻量级深度神经网络的工业产品缺陷图像分类方法，属于材料缺陷检测领域，包含以下步骤：1、工业产品图像数据集的准备；2、搭建轻量级深度神经网络；3、将工业产品缺陷图像数据集输入到搭建好的轻量级深度神经网络中，经过网络训练，提取偏光片图像多尺度特征，将提取到的特征输入Softmax层进行分类，得到分类模型；4、将测试图像输入分类模型中，将图像属于某一类别的概率和图像对应的标签输入到Accuracy层，输出图像的正确分类结果。本发明利用深度学习进行图像分类和模型压缩方法相结合，搭建基于轻量级深度神经网络的工业产品缺陷图像分类网络，在不降低分类准确率的前提下最小化深度模型及加快检测速度，满足工业中缺陷检测的实时性需求。
基于轻量级深度神经网络工业产品缺陷图像分类方法

[实用新型]一种新型尤克里里-CN201821294873.8有效
发明人： 张韵悦 -专利权人： 张韵悦
申请日： 2018-08-13 - 公布日： 2019-01-29 - 主分类号： G10D1/08 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种新型尤克里里，包括琴头、琴颈与琴身，其特征在于：所述琴身为不对称结构，所述琴身一侧设有内凹结构，所述琴身内部设有音响式发音琴箱，所述内凹结构处设有与音响式发音琴箱相配合使用用于琴音的调节按钮，所述琴头上套设有可拆卸的支架，所述支架为一体式结构，由两侧的夹槽与琴头的相连，所述琴颈内置有具有发光功能的指纹识别模组。本实用具有如下优点：方便新手学习，实现边看边学，避免了传统纸质书本学习的弊端，并且可以丰富表演形式，增强表演效果。
琴身内凹结构琴头琴箱支架发音音响本实用新型不对称结构一体式结构传统纸质发光功能可拆卸的指纹识别按钮夹槽模组琴颈表演书本学习

[外观设计]尤克里里-CN201830445089.1有效
发明人： 张韵悦 -专利权人： 张韵悦
申请日： 2018-08-13 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： 17-03 文献下载
摘要：1．本外观设计产品的名称：尤克里里。2．本外观设计产品的用途：本外观设计产品用于音乐演奏。3．本外观设计产品的设计要点：在于产品的形状。4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片：立体图。
外观设计音乐演奏图片