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[发明专利]一种基于深度学习的手套表面缺陷检测方法及系统-CN202111058159.5有效
发明人：刘梦玥;苏晓芬;谢明明;闵维潇 -专利权人：北京云屿科技有限公司
申请日： 2021-09-09 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的手套表面缺陷检测方法及系统,其中，方法包括：将手套图像输入到增强模块，经过增强变换，输出增强后的图像数据；将增强后的图像数据输入到形状实时检测模型进行实时检测推理，在检测后判断是否开启辅助模型检测；所述辅助检测模型为图像分类模型，将增强后的图像数据输入到图像分类模型，得到图像分类结果；汇总实时检测模型和图像分类检测结果；针对形状合格的图像，则裁剪出手套部分后，进入表面纹理检测模块；输入到纹理实时检测模型进行实时检测推理，在检测后判断是否开启辅助模型检测；辅助检测模型为图像分类模型，将裁剪后的图像数据输入到图像分类模型，得到图像分类结果；汇总实时检测模型和图像分类检测结果。
一种基于深度学习手套表面缺陷检测方法系统

[发明专利]基于多尺度特征解码的前端代码生成方法、系统及设备-CN201910727451.8有效
发明人：吕晨;闵维潇;张菡文;高学剑;吕蕾;刘弘 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2019-08-07 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06F8/38 文献下载
摘要：本公开公开了基于多尺度特征解码的前端代码生成方法、系统及设备，获取待生成前端代码的前端图像；利用预训练的卷积神经网络，从待生成前端代码的前端图像中提取图像特征向量；将提取的图像特征向量，输入到预训练的多尺度长短期记忆网络LSTM中，输出目标前端代码。该方法通过应用深度学习技术训练出一个深度神经网络的端到端模型，可以直接将给定的UI界面自动转化为目标代码，从而让前端开发工程师把主要精力放于逻辑交互功能的实现上，从而减轻他们的工作负担并提高软件的开发效率。
基于尺度特征解码前端代码生成方法系统设备