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
专利下载VIP
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
更多 »
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
更多 »
钻瓜专利网为您找到相关结果1223367个,建议您升级VIP下载更多相关专利
  • [发明专利]一种易控洒量的干磁-CN201210144202.4无效
  • 廖蓉 - 襄阳南车电机技术有限公司
  • 2012-05-11 - 2013-11-13 - G01N27/84
  • 本发明的名称是一种易控制洒量的干磁器。涉及无损检测磁探伤技术领域,具体地是涉及干法磁探中易控制洒量的洒磁的器具。主要是为了解决钢铁件采用干法磁探伤时,磁洒出量不易控制,洒到钢铁件上的磁不均匀,影响磁显示,容易漏检且浪费磁的问题。本发明的洒器由盖、隔离片、装罐组成,盖通过螺纹连接在装罐罐口上,在盖顶面上设有均匀分布的小孔,在盖内设有隔离片。本发明在磁探伤时,可使洒在被工件表面的磁均匀,不会有过多或过少的磁影响缺陷磁的显示,同时也减少了磁的浪费。
  • 一种易控洒粉量干磁粉洒粉器
  • [实用新型]一种易控制洒量的干磁-CN201220209327.6有效
  • 廖蓉 - 襄阳南车电机技术有限公司
  • 2012-05-11 - 2012-11-28 - G01N27/84
  • 本实用新型的名称是一种易控制洒量的干磁器。涉及无损检测磁探伤技术领域,具体地是涉及干法磁探中易控制洒量的洒磁的器具。主要是为了解决钢铁件采用干法磁探伤时,磁洒出量不易控制,洒到钢铁件上的磁不均匀,影响磁显示,容易漏检且浪费磁的问题。本实用新型的洒器由盖、隔离片、装罐组成,盖通过螺纹连接在装罐罐口上,在盖顶面上设有均匀分布的小孔,在盖内设有隔离片。本实用新型在磁探伤时,可使洒在被工件表面的磁均匀,不会有过多或过少的磁影响缺陷磁的显示,同时也减少了磁的浪费。
  • 一种控制洒粉量干磁粉洒粉器
  • [发明专利]特征计算机量化比对辅助分析系统-CN201110263609.4有效
  • 王相臣;李彪;于彬;王虹;王世全 - 中国刑事警察学院
  • 2011-09-07 - 2012-01-18 - G06K9/68
  • 本发明属于刑事科学技术中文件检验与鉴定技术领域,尤其涉及一种笔特征计算机量化比对辅助分析系统。本发明提供一种笔对比效率和准确率高的笔特征计算机量化比对辅助分析系统。本发明包括图像导入模块、图像处理模块、量化特征统计分析模块、测量比对模块;所述图像导入模块采用Scanline函数读取材图像像素;所述图像处理模块对导入的材图像进行二值化、提取轮廓、反向取色、调整亮度和对比度处理;所述量化特征统计分析模块将经图像处理后的材图像中的笔的面积和周长进行统计,再将材图像中的笔和样本图像中的笔进行轮廓重叠比对显示;所述测量比对模块比较材和样本上笔特征的长度、宽度和角度,计算各项差值
  • 特征计算机量化辅助分析系统
  • [发明专利]基于深度学习的磁缺陷识别方法及系统-CN202310500718.6在审
  • 薛帅;刘俊志;许伟;孙康;张静;沈洋;谢小荣 - 北京理工大学珠海学院
  • 2023-05-06 - 2023-07-18 - G06T7/00
  • 本申请涉及无损检测技术领域,公开了基于深度学习的磁缺陷识别方法及系统,该方法包括:步骤1:在光照条件下采集磁化后的待件的图像;步骤2:对采集图像进行图像处理,获取二值化处理结果和RGB数值;步骤3:将二值化处理结果和RGB数值分别与磁缺陷模型数据库中的数据进行比对;步骤4:基于比对结果生成待件的磁缺陷识别结果;步骤5:将具有磁缺陷的待件的图像和磁缺陷识别结果作为训练样本进行深度学习,并将深度学习结果输入磁缺陷模型数据库该系统适用该基于深度学习的磁缺陷识别方法。本申请的基于深度学习的磁缺陷识别方法及系统,检测流程自动化程度较高,检测结果的准确度高、可靠性高。
  • 基于深度学习缺陷识别方法系统

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top