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[发明专利]一种solidity智能合约的缺陷检测方法-CN202310374902.0在审
发明人：曾诚;全擎宇;王奕丰;王娇然;何鹏;张䶮 -专利权人：湖北大学
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明提供了一种solidity智能合约的缺陷检测方法，属于智能合约缺陷检测技术领域，包括：获取solidity智能合约代码的缺陷检测数据集；对缺陷检测数据集进行视觉信息特征提取，得到视觉特征向量；对缺陷检测数据集进行语义信息特征提取，得到语义特征向量；对缺陷检测数据集的字符语义信息进行特征提取，得到字符语义特征向量；对缺陷检测数据集的继承结构信息进行特征提取，得到继承特征向量；将所有特征向量连接在一起，生成一个新的特征向量，将新的特征向量输入分类器中对分类器进行训练该方法可以对智能合约缺陷进行检测。
一种 solidity 智能合约缺陷检测方法

[发明专利]缺陷图形特征参数的分析方法-CN202010350035.3在审
发明人：李萌;王英磊;曾鼎程;胡展源 -专利权人：上海华力集成电路制造有限公司
申请日： 2020-04-28 - 公布日： 2020-08-07 - 主分类号： G06F30/398 文献下载
摘要：本发明公开了一种缺陷图形特征参数的分析方法，包括步骤：步骤一、进行晶圆的缺陷测试并提取各缺陷的第一坐标；步骤二、将各第一坐标转换为对应的版图上的第二坐标；步骤三、在版图上添加缺陷标记层，缺陷标记层在各第二坐标处形成一个对应的缺陷标记图形；步骤四、标记出版图中被分析图层与缺陷标记图形所接触的版图图形并作为版图缺陷图形；步骤五、获取版图缺陷图形的特征参数。本发明能提高缺陷图形特征参数的提取效率，并能实现对缺陷图形特征参数进行全面和准确的分析。
缺陷图形特征参数分析方法

[发明专利]基于特征导波的焊缝缺陷检测方法-CN202110778002.3在审
发明人：王奕首;张柔;卿新林;孙虎 -专利权人：厦门大学
申请日： 2021-07-09 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G01N29/04 文献下载
摘要：本发明涉及超声导波无损检测技术领域，提供一种基于特征导波的焊缝缺陷检测方法，包括下列步骤：在焊接板结构上设置激励传感器和接收传感器，通过接收传感器接收激励传感器发出的特征导波信号获得焊接板结构的无损包络图；在焊接板结构上布置缺陷，依据特征导波信号获得有损包络图；比对无损包络图与有损包络图中的波包，确定有损包络图中的缺陷波包；改变缺陷的尺寸，比较缺陷波包的幅值大小，以获得缺陷定量化识别曲线。借由缺陷定量化识别曲线，便可对焊缝缺陷进行定量化识别，且过程高效，成本较低。
基于特征导波焊缝缺陷检测方法

[发明专利]缺陷特征识别的有效抽象描述方法-CN202211038923.7在审
发明人：邱增帅;王罡;童竹勍;潘正颐;侯大为 -专利权人：常州微亿智造科技有限公司
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及缺陷识别的领域，尤其涉及缺陷特征的有效抽象描述方法，其步骤为：S100、采集零部件的缺陷信息，得到样本数据，对样本数据集进行一致性检查，对样本数据集进行缺失值、异常值处理；S200、将样本数据进行中心标准化处理；S300、以合成特征的方式对特征物理量进行降维，形成少数有效描述缺陷的抽象特征；S400、将生成的抽象特征依次排序，计算抽象特征的方差贡献率及方差累计贡献率，确定抽象特征个数；S500、对确定的抽象特征进行提取，生成少于原始特征物理量维度新的数据集，新的数据集放入集成算法内进行预测，与原始数据集预测的结果对比，得出结论，算法完成。本发明减少了工业零部件缺陷的识别不准确的情况。
缺陷特征识别有效抽象描述方法

[发明专利]基于图像灰度特征的缺陷检测方法-CN201911057633.5有效
发明人：叶琨;郭磊;崔鹏飞 -专利权人：易思维（杭州）科技有限公司
申请日： 2019-11-01 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像灰度特征的缺陷检测方法，包括：1)对实测的特征区域图像进行如下步骤，得到①将图像进行灰度化处理，得到灰度图；②在灰度图中建立选区，当前选区内的各像素点生成特征值；将选区内的特征值按行/列级联，组成当前预选像素点的特征向量；③标记新的预选像素点，重复步骤②，直到得出最后一个预选像素点的特征向量；④将所有特征向量进行排序，剔除部分特征向量；对被保留的特征向量进行加权处理；将经过加权处理的所有特征向量级联，组成全局特征向量；2)计算余弦相似度3)将相似度较大值对应的特征图像类型标记为被测物形态；本方法能够对于成像质量的要求低，适用于工业现场对产品的质量检测。
基于图像灰度特征缺陷检测方法

[发明专利]一种外观缺陷自动光学检测的智慧控制方法、系统及介质-CN202310494369.1有效
发明人：何生茂 -专利权人：德中（深圳）激光智能科技有限公司
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种外观缺陷自动光学检测的智慧控制方法、系统及介质，包括：获取待测物体的图像信息进行预处理，生成待测物体的感兴趣区域；根据待测物体的特征信息检索对应的图像模板，与待测物体的感兴趣区域进行配准，根据配准结果进局部图像分割，获取缺陷区域；构建缺陷识别模型，提取缺陷区域的多维度特征，将多维度特征进行特征融合获取多维度融合特征；利用多维度融合特征进行缺陷识别，输出缺陷的种类及缺陷对应的工艺流程；并生成对应工艺流程的生产预警本发明通过学习缺陷的多维度特征，提高了外观缺陷的检测精度及检测效率，有助于提高的产品的良品率。
一种外观缺陷自动光学检测智慧控制方法系统介质

[发明专利]一种化纤长丝在线缺陷检测方法及检测系统-CN202310813505.9有效
发明人：符星豪;曹彬;胡江洪;陈立名;袁帅鹏;杨旭;赵超 -专利权人：菲特（天津）检测技术有限公司
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种化纤长丝在线缺陷检测方法及检测系统，属于图像处理技术领域，包括：S1、构建机器学习模型；S101、收集化纤长丝的缺陷图像；S102、训练缺陷图像：首先将收集到的缺陷图像逐张进行特征求解，得到A个灰度特征和B个形状特征，然后将每张缺陷图像的A个灰度特征和B个形状特征组成特征向量；最后将特征向量作为机器学习模型的输入层，缺陷类别作为输出层结果，对机器学习模型进行训练；S2、获取待检测图像；S3、图像标定；S4、缺陷检测；首先对待检测图像进行图像预处理；然后将图像预处理结果导入机器学习模型，获得每种缺陷的概率，选择概率最高值作为该缺陷的分类。
一种化纤长丝在线缺陷检测方法系统

[发明专利]基于迁移学习的新型绝缘缺陷识别方法、计算机设备及存储介质-CN202010810419.9在审
发明人：吴毅江;王干军 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司中山供电局
申请日： 2020-08-13 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出一种基于迁移学习的新型绝缘缺陷识别方法，包括以下步骤：采集新型缺陷数据，以及采集与新型缺陷类型相似的高压电缆绝缘缺陷数据作为相似缺陷数据；分别对新型缺陷数据以及相似缺陷数据进行局部放电模式特征数据提取，得到特征数据集；设置门槛值，从特征数据集中提取匹配度最高的特征数据，并将匹配度最高的特征数据作为用于识别新型缺陷的训练数据集；选择分类器并初始化，将训练数据集输入分类器中进行训练，得到新型绝缘缺陷识别分类器模型；将新型缺陷数据输入分类器模型中，输出得到新型绝缘缺陷识别结果。本发明还提出了一种实现基于迁移学习的新型绝缘缺陷识别方法的步骤的计算机设备及存储介质。
基于迁移学习新型绝缘缺陷识别方法计算机设备存储介质

[发明专利]锂电池缺陷检测方法、装置、设备及存储介质-CN202111082169.2有效
发明人：周凯 -专利权人：深圳新视智科技术有限公司
申请日： 2021-09-15 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种锂电池缺陷检测方法，包括：获取待检测锂电池的目标极片图像；基于第一特征提取算法，获取所述目标极片图像对应的第一缺陷特征；根据第一深度网络确定与所述第一缺陷特征对应的第一缺陷分类结果；基于第二特征提取算法，获取所述目标极片图像对应的第二缺陷分类结果，所述第二特征提取算法为第二深度网络；对第一缺陷分类结果和第二缺陷分类结果进行去重融合处理，得到第三缺陷分类结果；对第三缺陷分类结果进行筛选，确定目标缺陷分类结果作为待检测锂电池的缺陷检测结果。采用本发明，可提高对锂电池极片缺陷检测的准确率。
锂电池缺陷检测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种冷轧带钢表面缺陷原因分析方法及系统-CN201410026959.2有效
发明人：孔建益;刘军伟;石甜;杨壮;王兴东 -专利权人：武汉科技大学
申请日： 2014-01-21 - 公布日： 2017-02-01 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本发明涉及一种冷轧带钢表面缺陷原因分析系统，包括实时缺陷图像输入单元、缺陷原因匹配单元、输入单元、缺陷原因输出单元和基于学习向量量化神经网络的缺陷原因特征知识库，实时缺陷图像输入单元、缺陷原因输出单元和缺陷原因特征知识库均与缺陷原因匹配单元电连接，缺陷原因特征知识库、缺陷原因输出单元和所述缺陷原因匹配单元均与输入单元电连接。本发明通过隐藏于专家头脑中的经验型缺陷原因知识建立缺陷原因特征库，当输入实时图像信息时，能实时显示缺陷原因匹配结果。系统运行速度快，且精度高、效率高、实时性强、实用性强，操作简单，大大提高了生产效率，降低缺陷率和生产成本。
一种冷轧带钢表面缺陷原因分析方法系统

[发明专利]一种基于超分辨率重建的点阵结构缺陷检测方法及系统-CN202010689831.X在审
发明人：温银堂;付凯;张芝威;张玉燕 -专利权人：燕山大学
申请日： 2020-07-17 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于超分辨率重建的点阵结构缺陷检测方法及系统。该方法包括：获取点阵结构的CT图像；利用Faster R‑CNN检测网络模型中的图像超分辨率重建模块对CT图像进行特征提取，得到高分辨率特征图像；利用Faster R‑CNN检测网络模型中的检测模块对高分辨率特征图像进行缺陷检测，得到高分辨率特征图像中的缺陷参数；缺陷参数包括缺陷类型、缺陷位置和缺陷置信度；缺陷类型包括断点缺陷和粘连缺陷；将缺陷参数映射至CT图像，得到CT图像的缺陷识别结果。本发明可以提高自动识别缺陷的准确率。
一种基于分辨率重建点阵结构缺陷检测方法系统

[发明专利]基于知识蒸馏的无监督图像缺陷检测方法、装置及介质-CN202210718773.8在审
发明人：伍强;展华益;刘明华 -专利权人：四川启睿克科技有限公司
申请日： 2022-06-23 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识蒸馏的无监督图像缺陷检测方法、装置及介质，方法包括：构建教师模型，利用与待检测缺陷领域无关的数据集进行训练，然后对学生模型提供有益于缺陷检测的知识指导；构建学生模型，用于提取图像的多尺度特征图；利用学生模型构建无缺陷图像的多尺度特征集合，得到学生特征图集合；利用学生特征图集合建立像素级缺陷检测模型集合；接收用户终端发送的图像、像素级缺陷阈值和图像级缺陷阈值；计算多尺度特征图与像素级缺陷检测模型集合的距离，得到距离矩阵，通过距离矩阵与像素级缺陷阈值和图像级缺陷阈值之间的关系，判断用户终端发送的图像是否存在缺陷。本发明只需要无缺陷的样本即可解决缺陷样本少和无缺陷样本的问题。
基于知识蒸馏监督图像缺陷检测方法装置介质

[发明专利]一种管道内壁缺陷检测方法及系统-CN202310311786.8在审
发明人：陈朋超;王亚楠;李睿;富宽;郑健峰 -专利权人：国家石油天然气管网集团有限公司
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种管道内壁缺陷检测方法及系统，包括以下步骤：获取管道内壁图像；确定缺陷类别特征图和缺陷位置特征图；根据各个缺陷类别特征图和各个缺陷位置特征图，确定目标类别特征图和目标位置特征图；根据各个目标位置特征图，确定回归框；根据各个所述回归框和各个所述目标类别特征图，确定分类信息，以及回归框特征图；根据各个所述分类信息，确定所述管道内壁图像对应的类别信息；根据各个回归框特征图，确定每个回归框特征图对应的回归框分数解决了现有技术无法高效地为一线工作者展示管道中的缺陷信息以及缺陷在管道中的定位，不利于后续管道维护与检修的问题。
一种管道内壁缺陷检测方法系统

[发明专利]电极涂层的缺陷检测方法、装置、电子设备及介质-CN202211305432.4在审
发明人：占锟;姜文晖;沈飞 -专利权人：盛景智能科技（嘉兴）有限公司
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理领域，提供一种电极涂层的缺陷检测方法、装置、电子设备及介质，方法包括：获取电极涂层的涂层区域图像；对涂层区域图像进行预处理，得到多个复合特征图；分别对各个复合特征图进行缺陷预测，得到各个复合特征图对应的缺陷预测结果；基于缺陷预测结果，确定涂层区域图像对应的缺陷检测结果。通过获取电极涂层的涂层区域图像并进行预处理，得到多个复合特征图，分别对各个复合特征图进行缺陷预测，得到各个复合特征图对应的缺陷预测结果，最后基于缺陷预测结果确定涂层区域图像对应的缺陷检测结果，整个电极涂层的缺陷检测过程可自动实现
电极涂层缺陷检测方法装置电子设备介质

[发明专利]一种SMT缺陷检测方法、系统-CN202310421037.0在审
发明人：许镇义;康宇;柏鹏;曹洋;胡峰 -专利权人：合肥综合性国家科学中心人工智能研究院（安徽省人工智能实验室）
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及缺陷检测技术领域，公开了一种SMT缺陷检测方法、系统，通过缺陷检测模型对贴片元件的待测图像进行缺陷检测，得到缺陷检测结果；缺陷检测模型的训练过程包括：将贴片元件的模板图像与待测图像组成贴片元件样本；将贴片元件样本输入到两个相同的编码器网络中，得到深度特征，进而得到语义差异映射特征；语义差异映射特征与深度特征融合后，将得到的融合特征送入解码器网络进行缺陷分割，得到缺陷检测结果；通过损失函数对缺陷检测模型进行训练；本发明通过融合人的先验知识揭示检测数据的表示特征和统计规律，构建融合数据驱动与知识引导的有限监督标签检测模型，实现不完全标签样本条件下SMT缺陷的精准高效检测。
一种 smt 缺陷检测方法系统