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]一种复原式自监督疵点检测方法、装置及存储介质-CN202310531299.2在审
  • 颜佩漪;江结林;朱加乐;许小龙 - 南京信息工程大学
  • 2023-05-12 - 2023-08-08 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种复原式自监督疵点检测方法、装置及存储介质,包括获取无疵点图片;无疵点图片可选择添加或不添加伪异常;若添加伪异常,则可在无疵点图片中选择连续区域进行掩码,或随机裁剪任意区域并对区域内像素进行随机调整,也可同时选择这两种伪异常生成方法,得到生成的伪异常图片和异常标注图;将伪异常图片输入预先训练好的先验初定位模块,初步定位疵点区域,并对疵点区域进行掩码,得到掩码后的图片;将掩码后的图片送入预先训练好的疵点检测模块,得到预测的异常标注图;根据标注图的异常分数进行异常判断与定位;本发明可以预判断疵点区域进行掩码,保证图像复原期间模型不会学习疵点区域的信息,从而降低算法的漏检率。
  • 一种复原监督疵点检测方法装置存储介质
  • [发明专利]图像获取方法和装置-CN202110352210.7有效
  • 朱加乐;李剑飞 - 杭州海康机器人股份有限公司
  • 2021-03-31 - 2023-04-28 - H04N7/18
  • 本申请提供一种图像获取方法和装置,其中图像获取方法包括:获取至少两类相机在目标对象进入监控区域后分别采集的目标图像;所述目标对象上设有对象标识;在采集的各目标图像上确定出所述对象标识的标识定位框,并基于各标识定位框的特征信息,确定各标识定位框的定位准确度;从所述至少两类相机中确定焦距和/或视野范围与所述目标对象的尺寸相匹配的至少一类目标相机;从所述目标相机所采集到的目标图像中,确定出定位准确度最高的标识定位框所在的目标图像为最佳目标图像。本申请中可以部署不同类相机,保证至少一类相机可以采集到清晰且完整的图像,进一步还根据定位准确度来筛选最佳目标图像,提高了效率。
  • 图像获取方法装置
  • [发明专利]一种基于Swin Transformer结构结合SSIM和GMSD的疵点检测方法-CN202210535974.4有效
  • 江结林;朱加乐;郭浩然 - 南京信息工程大学
  • 2022-05-17 - 2023-04-25 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于Swin Transformer结构结合SSIM和GMSD的疵点检测方法,包括获取工业疵点图片,输入预先构建的基于Swin Transformer的特征提取网络进行特征学习,对学习到的特征图进行无疵点区域信息的重建,获得重建图片;计算所述工业疵点图片与重建图片的结构相似性SSIM,得到基于结构相似性的疵点异常特征图;计算所述工业疵点图片与重建图片之间的梯度幅度相似性偏差GMSD,得到基于梯度幅度相似性的疵点异常特征图;将所述基于结构相似性的疵点异常特征图与所述基于梯度幅度相似性的疵点异常特征图融合,得到最终的疵点检测效果图,本发明不仅可以有效提高疵点检测的准确率,同时提高疵点定位的精度,降低误检率。
  • 一种基于swintransformer结构结合ssimgmsd疵点检测方法
  • [发明专利]基于知识蒸馏结合图像重构的异常检测方法-CN202211617088.2在审
  • 颜佩漪;江结林;朱加乐 - 南京信息工程大学
  • 2022-12-15 - 2023-03-28 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于知识蒸馏结合图像重构的异常检测方法,将知识蒸馏与基于U型卷积神经网络的图像重构方法结合,利用Unet网络重构特征图来进一步指导学生网络学习正常像素的语义信息,建立可用于图像异常检测与异常定位的模型;该模型的教师网络为预先训练的图像分类强模型ResNet18,学生网络为Unet网络,结合多尺度特征匹配策略使学生网络能够同时利用低层特征、中层特征和高层特征的语义信息,从而允许检测各种尺度大小的异常。本发明能够减轻CNN对异常的泛化能力和弥补教师网络和学生网络之间出现的知识转移不完整、不正确等问题,有效提高异常检测的准确率和异常点定位的精度。
  • 基于知识蒸馏结合图像异常检测方法
  • [发明专利]一种基于U型学生网络的知识蒸馏异常检测方法-CN202211422601.2在审
  • 江结林;颜佩漪;朱加乐 - 南京信息工程大学
  • 2022-11-15 - 2022-12-13 - G06V10/20
  • 本发明公开了一种基于U型学生网络的知识蒸馏异常检测方法,将U型学生网络与特征融合模块结合,实现对工业材料智能检测的目的。学生网络由编码器和解码器组成,避免了因学生网络和教师网络的结构相同或相似导致生成的特征图之间的差值不能很好地显示出异常区域的问题;学生网络的多尺度特征压缩模块可以对编码器所得特征图进行进一步异常信息过滤,使解码器能更正确地重建图片分布特征;学生网络的特征融合模块使得特征图可以包含更多有效的语义信息,从而弥补教师网络和学生网络之间出现的转移知识不完整、不正确等问题,完成实时性异常检测任务,有效提高异常检测的准确率,同时提高异常点定位的精度,增强泛化能力。
  • 一种基于学生网络知识蒸馏异常检测方法
  • [实用新型]一种铝板加工用的打毛机-CN202220052834.7有效
  • 朱加乐 - 张家港市科创电子有限公司
  • 2022-01-10 - 2022-09-27 - B24B27/00
  • 本实用新型涉及一种铝板加工用的打毛机,包括箱体,所述箱体安装在整体机架上,所述箱体的顶部设有吸尘口,箱体的底部设有进气口,在箱体的中心位置设有打毛组件;所述的打毛组件包括四个打毛辊;在所述的箱体中还设有输送组件,所述的输送组件和打毛组件均连接升降组件。该铝板加工用的打毛机,在箱体上设有吸尘口和进气口,吸尘口能够与吸尘设备的管道连接,从而使得该装置在使用过程能够与运行中的吸尘设备相互配合,便于操作中产生的粉尘能够及时的被吸取排出,有效的提高了打毛效率的同时也使得设备的内部得到了较好的保护,并且该装置中设置的输送组件能够在升降组件的作用下进行调节,灵活性较好。
  • 一种铝板加工用打毛机
  • [实用新型]一种适用于铝材料打毛操作的工业吸尘器-CN202220052468.5有效
  • 朱加乐 - 张家港市科创电子有限公司
  • 2022-01-10 - 2022-09-20 - A47L9/10
  • 本实用新型涉及一种适用于铝材料打毛操作的工业吸尘器,包括外壳,所述外壳包括上箱体和下箱体,在所述的上箱体顶部固定有第一防护栏杆,所述的第一防护栏杆用于防护设于上箱体顶部的除尘组件,在所述的上箱体中设有过滤组件,在所述的下箱体中设有收集组件。该适用于铝材料打毛操作的工业吸尘器,上箱体、除尘组件和下箱体分别可以进行吸取过滤、除尘、收集的操作,并设置单向防爆阀、防爆窗等安全措施,过滤与除尘组件各分五组,上箱体入口端连接在单向防爆阀上,而单向防爆阀连接在打毛设备上,从而使得该装置在进行吸取操作时,管道能够直接从打毛设备中吸取铝粉和空气混合气体,并由上箱体中的五组除尘组件循环工作,效率较高。
  • 一种适用于材料操作工业吸尘器
  • [发明专利]一种基于快速傅里叶卷积的工业图像异常检测方法-CN202210527839.5在审
  • 朱加乐;郭浩然;江结林 - 南京信息工程大学
  • 2022-05-16 - 2022-08-05 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于快速傅里叶卷积(FFC)的工业图像异常检测方法,所述方法包括获取异常图片;将所述异常图片输入预先训练过的基于快速傅里叶卷积搭建的图像异常检测模型中,获取重建图片;使用L2函数计算所述异常图片与重建图片的差值;将所述差值与预先设置的阈值进行比较,获取最终检测结果。所述图像异常检测模型的训练方法,包括:获取正常样本图片,将正常样本图片经过随机掩码变成异常图片;将异常图片输入预先构建的图像异常检测模型中进行训练,其中,图像异常检测模型包括高频注意力模块和编码器‑解码器模块,本发明可以加大输入的原始异常图片与重建图片之间的差值,起到提高异常检测精度的效果,同时也能提高异常的定位精度。
  • 一种基于快速傅里叶卷积工业图像异常检测方法
  • [发明专利]一种基于yolov5和注意力机制模型的疵点检测方法-CN202111316595.8在审
  • 朱加乐;江结林;陈亚当;金子龙 - 南京信息工程大学
  • 2021-11-08 - 2022-02-11 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于yo1ov5和注意力机制模型的疵点检测方法,包括:基于yo1ov5网络和注意力机制模型构建疵点检测模型;对导入的工业疵点图像进行预处理,将预处理图像导入疵点检测模型,得到形状不同的三个输出特征层;对形状不同的三个输出特征层进行预测,生成边界框并预测类别;对图像上疵点的类别和疵点的位置信息进行显示,得到疵点检测图像。本发明可以有效的提高模型对空间特征和通道特征的学习,通过检测头可以实现对不同大小的疵点进行检测,提高了对于大疵点的检测效果,从而提高检测效率,解决了当前工业疵点检测算法很难同时保证检测算法的准确率及实时性。
  • 一种基于yolov5注意力机制模型疵点检测方法
  • [发明专利]一种水滴触感印刷工艺的方法-CN202110447443.5在审
  • 陈立军;朱加乐 - 深圳市裕同包装科技股份有限公司
  • 2021-04-25 - 2021-06-11 - B41M1/00
  • 本发明涉及印刷工艺技术领域,尤其是指一种水滴触感印刷工艺的方法,该水滴触感印刷工艺的方法,包括以下步骤:对承印物印刷上色;对上色后的承印物印刷底油;对底油进行固化;通过网纹辊将面油转至树脂版,再通过树脂版将面油传递至承印物上,然后将面油涂布在固化后的底油表面;对面油进行固化,以得到水滴触感印刷成品。本发明省略了印刷工艺中丝印,覆膜等工序,节约了大量人力及印刷成本,且使得印刷效率得到了极大提高,同时印刷出的成品,会形成密集且晶莹剔透的颗粒,表面突感均匀,更具有美感。
  • 一种水滴触感印刷工艺方法

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