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]一种物体探测系统-CN201310060782.3有效
  • 何继中 - 无锡微焦科技有限公司
  • 2013-02-26 - 2013-07-10 - G01N21/88
  • 本发明公开了一种物体探测系统,其包括载物台、驱动所述载物台旋转的驱动装置、用于定位所述载物台的位置的光学编码器、用于对于载物台上的目标物体进行探测的探测器以及控制模块。在扫描模式时,所述控制模块根据来自光学编码器的第一分辨率刻度数据去控制所述驱动装置以第一预定转速驱动所述载物台旋转以进行缺陷扫描。在检测模式时,所述控制模块根据来自光学编码器的第二分辨率刻度数据去控制所述驱动装置以第二预定转速驱动所述载物台旋转以进行缺陷检测。一方面,利用低分辨率刻度数据进行高速缺陷扫描,同时结合时间偏差及转速来精确定位缺陷位置,另一方面,利用高分辨率刻度数据进行低速缺陷定位,从而兼顾了快速扫描和精确的缺陷检测。
  • 一种物体探测系统
  • [发明专利]一种基于TFNet的晶圆工艺缺陷分类分割方法-CN202310889434.0在审
  • 陈一宁;罗悦宁;高大为 - 浙江大学
  • 2023-07-18 - 2023-10-20 - G06V20/69
  • 本发明涉及一种基于TFNet的晶圆工艺缺陷分类分割方法,包括:将初始缺陷sem图输入至特征提取网络中,生成特征映射;将特征提取网络中其中一个编码器块输出的特征映射输入至形状流分支中,生成第一拼接特征;将特征提取网络中最后一个编码器块输出的分辨率最小的第五特征映射与第一拼接特征进行拼接,获取第二拼接特征;将第二拼接特征输入至卷积核中,生成拼接特征;将所述拼接特征与编码器块输出的特征映射共同输入至MCF交叉注意模块,获取融合特征;将融合特征输入至解码器中,生成mask图;将mask图输入至网络分类头,生成缺陷类别和混淆矩阵。本发明可以高速准确地分割缺陷图像,具有良好的泛化性和分割效果,有助于实现对相应缺陷工艺的修复改进。
  • 一种基于tfnet工艺缺陷分类分割方法
  • [发明专利]一种适用于快速软件开发模式的实时软件缺陷检测方法-CN201310053478.6有效
  • 黎铭;王东;周志华 - 南京大学
  • 2013-02-19 - 2013-05-08 - G06F11/36
  • 本发明公开一种适用于快速软件开发模式的实时软件缺陷检测方法,首先初始化模型使其对任意模块的检测结果置信度为0;等待并接收一个刚完成编码的软件模块;利用当前缺陷检测模型对所接收的软件模块进行实时检测;若缺陷检测模型的缺陷检测置信度低于预设阈值,将所接收的软件模块送交测试人员进行详细测试,输出其缺陷情况,否则直接输出检测结果;利用接收到的软件模块对当前模型进行实时增量式建模;返回等待步骤接收新的软件模块直至所有软件模块开发完毕。该方法能够在编码过程中同步利用不断积累的软件模块进行实时建模,并在每个模块开发完成后及时为开发人员提供该模块的缺陷预警。
  • 一种适用于快速软件开发模式实时缺陷检测方法
  • [发明专利]一种淹没于超声草状信号中的缺陷回波盲提取自适应方法-CN202010885182.0有效
  • 李晓红;徐万里;张俊 - 武汉大学
  • 2020-08-28 - 2021-08-03 - G01N29/44
  • 为解决现有缺陷回波提取算法不能抑制实际噪声以至无法获取缺陷信号的难题,本发明提出一种淹没于超声草状信号中的缺陷回波盲提取自适应方法。具体步骤为:首先,利用无监督机器学习算法对采集的原始信号样本进行相似性分析;然后,将相似的信号样本输入到设计好的降噪自编码器中对其进行训练,使其学得相应的降噪规则;最后,利用训练好的自编码器对信号自动降噪,实现对缺陷信号的智能提取。与现有缺陷信号提取技术相比,本发明对实际噪声的抑制具有更强的自适应性,这种强适应性源于它通过分析原始信号样本所提供的丰富信息能够分别学习到缺陷信号和噪声信号特征的能力。
  • 一种淹没超声信号中的缺陷回波提取自适应方法
  • [发明专利]一种基于多特征融合语义分割的中厚板表面缺陷检测方法-CN202111200761.8有效
  • 吴昆鹏;孙文权;杨朝霖;石杰 - 北京科技大学
  • 2021-10-13 - 2022-08-26 - G06V10/774
  • 本发明提供一种基于多特征融合语义分割的中厚板表面缺陷检测方法,属于钢板表面缺陷检测技术领域。所述方法包括:构建多特征融合语义分割模型,其中,所述多特征融合语义分割模型包括:编码部分和解码部分,在编码部分通过不同膨胀率的卷积得到多个不同感受野的特征,在解码部分的每个尺度下分别融合相同尺寸大小的特征,增强模型提取上下文语义信息的能力;基于半监督学习优化策略,利用有标签缺陷样本集合、无标签缺陷样本集合及钢板背景样本集合这三类数据对构建的多特征融合语义分割模型进行优化训练,以便训练好的多特征融合语义分割模型对中厚板表面缺陷进行检测采用本发明,能够提高缺陷的检测识别准确率。
  • 一种基于特征融合语义分割厚板表面缺陷检测方法

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