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[发明专利]一种基于纹理的射线图像缺陷检测方法-CN201410123705.2在审
发明人：沈宽;赵亚丁 -专利权人：重庆大学
申请日： 2014-03-28 - 公布日： 2014-06-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于缺陷纹理特征的射线图像中缺陷检测方法，首先根据系统检测需求和检测目标特征建立标准的缺陷纹理图像数据库；其次对被测工件的射线图像进行融合增强；然后从增强的图像中计算子块图像的纹理特征值，依次比较该特征值与缺陷纹理库的特征值，从而判定该子块图像是否为缺陷；接着遍历整个图像即可检测出该图像包含缺陷的数量与类型。本发明避开了复杂的弱边缘提取问题，检测的过程不但可以判定工件是否包含缺陷以及缺陷的位置，更重要的是直接给出了缺陷的类型、等级，大大的减少了检测人员的劳动强度。
一种基于纹理射线图像缺陷检测方法

[发明专利]碳纤维复合材料的缺陷模型的构建方法-CN201910533447.8在审
发明人：施丽莲 -专利权人：绍兴文理学院
申请日： 2019-06-19 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： G01N29/44 文献下载
摘要：本发明涉及一种碳纤维复合材料的缺陷模型的构建方法，其中包括获取碳纤维复合材料缺陷样本的样本缺陷图像特征参数；根据所述的样本缺陷图像特征参数建立一种或多种缺陷类型对应的图像特征中智参数模型。采用该种碳纤维复合材料的缺陷模型的构建方法，建立碳纤维复合材料各种缺陷对应的图像特征中智参数模型，各种缺陷对应的图像特征中智参数模型公式统一，结构清晰，能克服临界判断模糊等缺点，通过超声相控阵检测技术，使参数检测更加精确，根据不同碳纤维复合材料调节图像特征中智参数模型中的特征参数类型和参数上下限，从而可满足客户个性化要求及特殊场合的特殊需求，具有更广泛的应用范围。
碳纤维复合材料参数模型图像特征缺陷模型构建缺陷图像特征参数种碳纤维复合材料样本超声相控阵检测参数检测临界判断缺陷类型缺陷样本特征参数上下限个性化模糊清晰客户应用统一

[发明专利]代码检测方法、装置和存储介质-CN202110842562.0在审
发明人：闵婕 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2021-07-26 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本公开的一种代码检测方法，包括：根据预定缺陷代码特征匹配待测代码，获取待测代码的缺陷评估值；根据预定缺陷误判代码特征匹配待测代码，获取待测代码的缺陷误判评估值；在缺陷误判评估值小于缺陷评估值的情况下，确定待测代码存在与预定缺陷代码特征相对应的代码缺陷通过这样的方法，降低了缺陷误报的概率，免除了人工过滤缺陷误报的操作，提高代码缺陷筛查的效率和准确度。
代码检测方法装置存储介质

[发明专利]一种缺陷识别的方法、装置、设备和介质-CN202111650918.7在审
发明人：张淑琬;孙彬;胡渊 -专利权人：北京航天数据股份有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种缺陷识别的方法、装置、设备和介质，所述方法包括：获取待测电气件的电气件图像；将预处理后的电气件图像分别输入至缺陷识别模型的全面且快速特征提取网络层、全面特征提取网络层和快速特征提取网络层，分别得到第一特征、第二特征和第三特征；将所述第一特征、所述第二特征和所述第三特征融合后的融合特征输入至所述缺陷识别模型的分类层，确定所述待测电气件的缺陷识别结果；根据所述缺陷识别结果，确定针对所述待测电气件的淘汰策略
一种缺陷识别方法装置设备介质

[发明专利]基于统计特征和图像特征相结合的带钢表面缺陷分类方法-CN201810524655.7有效
发明人：蔡炜;叶理德;欧燕;梁小兵;夏志 -专利权人：中冶南方工程技术有限公司
申请日： 2018-05-28 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：基于统计特征和图像特征相结合的带钢表面缺陷分类方法，包括步骤：收集一组带标记的训练样本集合；S2、提取每个缺陷样本图像的角点以及每个角点描述；将全部缺陷样本图像的角点描述在K维空间内进行无监督学习聚类；将缺陷样本的M维图像特征向量和N维统计特征向量合并，组成缺陷样本的M+N维特征向量；使用自适应提升树训练方法对M+N维特征向量进行有监督学习训练，训练出自学习分类器B，输出缺陷的分类结果。本发明将不同的缺陷区分开，提高对带钢表面缺陷的分类正确率；实时在线检测到表面缺陷时使用自学习分类器对检测到的缺陷进行自动和准确的分类，分类规则无需人工依靠手动输入，而是使用机器学习技术通过有监督学习获得
基于统计特征图像相结合带钢表面缺陷分类方法

[发明专利]基于动态闭环知识管理的变电设备缺陷预警方法及系统-CN201910611732.7有效
发明人：彭红霞;王智杰;闫冬;李继攀;刘相兴;贾斌;牛硕丰;李永生;李建福;陈晓东;崔荣花;牛东涛;王飒;徐婉舒;李鑫;唐玉奇;程絮;颜晓婷;闫静静 -专利权人：国网山东省电力公司菏泽供电公司;国家电网有限公司
申请日： 2019-07-08 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本公开提供了基于动态闭环知识管理的变电设备缺陷预警方法及系统。该方法，包括计算区域内缺陷样本数据的缺陷率及缺陷率‑特征因素之间的相关系数，按照相关系数的大小排序，得到缺陷率和特征因素间相关性强弱的相关系数序列；将区域内的相关系数序列与缺陷样本数据的缺陷率构成区域级分析层知识库，上传至云端智能分析层；云端智能分析层汇总数据，在考虑各区域级权重的情况下，计算不同特征因素组合下的设备缺陷率及缺陷率‑特征因素之间的相关系数，从大到小依次排列，形成云端智能分析层运维知识库；按照缺陷率‑特征因素之间的相关系数大小对应的特征因素顺序，形成现场运维巡视预警排查清单。
基于动态闭环知识管理变电设备缺陷预警方法系统

[发明专利]基于多端交互实现电力设备的缺陷检测方法及系统-CN202311192747.7在审
发明人：杜双育;郑午;朱振航 -专利权人：佰聆数据股份有限公司
申请日： 2023-09-15 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G01N25/72 文献下载
摘要：本发明涉及缺陷检测领域，揭露一种基于多端交互实现电力设备的缺陷检测方法及系统，所述方法包括：分析后设备的输出数据，利用后设备的输出数据，识别电力设备的运行缺陷位置；在红外热图像提取设备区域，测量设备区域的设备温度，分析电力设备的发热缺陷位置，测量设备区域的设备温度，分析电力设备的发热缺陷位置；对电力设备进行表面缺陷检测，得到电力设备的表面缺陷位置；对历史运行数据与设备图像进行特征提取，得到运行特征与图像特征，计算电力设备的缺陷类别概率，识别缺陷类别概率对应的缺陷类别；匹配缺陷类别与运行缺陷位置、发热缺陷位置及表面缺陷位置，得到缺陷类别‑缺陷位置匹配关系。本发明可以提高电力设备的缺陷检测精细度。
基于多端交互实现电力设备缺陷检测方法系统

[发明专利]基于傅里叶分析频带编码的GIS振动缺陷特征提取方法-CN202211459886.7在审
发明人：蒋西平;龙英凯;张施令;李永福;王谦;廖玉祥;杜茗茗;杨勃 -专利权人：国网重庆市电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明提供基于傅里叶分析频带编码的GIS振动缺陷特征提取方法，属于振动特征提取领域，解决现有技术对GIS的典型机械振动缺陷关注较少，缺乏分析方法的问题；包括构建振动检测装置，构建机械缺陷模拟平台，通过模拟得出时域振动波形，采用傅里叶变换得到频域振动波形；采用频带能量特征提取方法，得出功率谱，进行频带编码操作，分别求取多个频带的能量及能量占比，得到振动特征信息表；重复模拟，再分类建立振动特征信息库后，对实际设备进行检测，与振动特征信息库中的机械缺陷特征进行比对，得出实际可能存在的缺陷类型；本发明可检测与识别GIS机械缺陷，及时发现轻微的机械缺陷，指导检修，为GIS设备的安全运行提供了保障。
基于傅里叶分析频带编码 gis 振动缺陷特征提取方法

[发明专利]基于纹理特征提取的道路表面缺陷检测方法-CN201711167478.3有效
发明人：陈里里;任君兰;曹浩;司吉兵 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2017-11-21 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于纹理特征提取的道路表面缺陷检测方法，包括如下步骤：获取具有路面缺陷的图像并进行灰度处理形成路面缺陷灰度图像；对路面缺陷灰度图像进行纹理特征提取，提取出特征值组成纹理特征向量，将同一缺陷类别的纹理特征向量表征的路面缺陷灰度图像进行均分，形成训练集和测试集；并通过栈式自编码器对训练集进行高维抽象特征提取；将softmax layer逻辑分类层堆栈于栈式自编码器形成深度神经网络，通过深度神经网络对高维抽象特征进行训练，对测试集中的路面灰度图像完成分类识别；能够对道路表面缺陷进行准确检测，提升结果的精确性。
基于纹理特征提取道路表面缺陷检测方法

[发明专利]基于特征融合的缺陷检测方法及装置-CN202111082785.8有效
发明人：刘清 -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： 2022-02-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于特征融合的缺陷检测方法、装置、设备及存储介质，其中，所述方法包括：获取待检测产品的多张目标检测图像，所述多张目标检测图像为待检测产品在不同视场下采集的图像；按照预设的特征提取算法，分别获取每张目标检测图像的第一缺陷特征；按照预设的特征融合算法，对每张目标检测图像的第一缺陷特征进行预设的融合处理，得到与所述待检测产品对应的目标融合特征；将目标融合特征输入预设的缺陷分类网络，得到待检测产品对应的缺陷检测结果，其中，所述缺陷分类网络为卷积神经网络。采用本发明实施例，可充分利用每个视场的图像信息，提高缺陷检测的分类精度。
基于特征融合缺陷检测方法装置

[发明专利]一种基于特征曲线匹配低应变曲线的桩基缺陷识别方法-CN202211270074.8在审
发明人：毛凤山;吕述晖;苏世定;李金祥;苏林王;吴佳琪 -专利权人：中交四航工程研究院有限公司;中交第四航务工程局有限公司
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开一种基于特征曲线匹配低应变曲线的桩基缺陷识别方法，包括：步骤1：为各个桩基础缺陷类型生成对应的缺陷特征曲线；步骤2：将各个不同桩基础缺陷类型的缺陷特征曲线转换为对应的文本文件；步骤3：滑动截取实际低应变曲线上的数据，计算截取数据与缺陷特征曲线之间的匹配精度来构建匹配精度曲线，在匹配精度曲线上提前出超过预设阈值的匹配精度极大值；步骤4：根据匹配精度计算出实际低应变缺陷上缺陷类型的分类概率；步骤5：确定缺陷类型的等级本发明能够实现低应变曲线的桩基缺陷自动识别，能够极大的提高桩基检测的效率和准确度，减少人工判断低应变曲线导致的桩基缺陷误判、漏判概率。
一种基于特征曲线匹配应变桩基缺陷识别方法

[发明专利]基于局放统计特征量与雷达谱图的GIS绝缘缺陷识别方法-CN202210852475.8在审
发明人：孙艳迪;李杰;张丕沛;师伟;汪鹏;孙景文;王江伟;李秀卫;孙承海;吕俊涛;邢海文;任敬国 -专利权人：国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2022-07-20 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明提出了基于局放统计特征量与雷达谱图的GIS绝缘缺陷识别方法，包括：获取多组局放数据，对每一组局放数据都分别提取定义的局部放电统计特征量，基于上述局部放电统计特征量绘制典型缺陷的特征量雷达谱图；通过雷达谱图中各种缺陷特征量所形成图形的形状和面积的差异对故障进行分类和识别本发明可以根据图谱中不同缺陷特征量所形成的图形的形状和面积对缺陷类型进行识别。
基于统计特征雷达 gis 绝缘缺陷识别方法

[发明专利]一种冷轧带钢表面缺陷在线检测方法以及检测系统-CN201711224806.9在审
发明人：夏志;何涛 -专利权人：中冶南方工程技术有限公司
申请日： 2017-11-29 - 公布日： 2018-05-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及冷轧带钢表面缺陷检测技术领域，提供了一种冷轧带钢表面缺陷在线检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、利用光线照射冷轧带钢，接收冷轧带钢所反射的图像；步骤S2、对所述图像进行预处理；步骤S3、构建冷轧带钢表面缺陷检测深度学习网络，利用所述冷轧带钢缺陷检测深度学习网络提取所述缺陷图像的缺陷特征，并识别所述缺陷特征的缺陷种类；步骤S4、根据所述缺陷种类、严重程度、所述缺陷特征的数量以及分布情况判定冷轧带钢的质量等级本发明提供的冷轧带钢表面缺陷在线检测方法可以快速识别冷轧带钢表面缺陷的本质的缺陷种类，适应性好。
一种冷轧带钢表面缺陷在线检测方法以及系统

[发明专利]一种面板缺陷分类模型的建立方法及面板缺陷分类方法-CN202110295284.1在审
发明人：王绍凯;童光红;刘正君;谭久彬 -专利权人：哈工大机器人（中山）无人装备与人工智能研究院
申请日： 2021-03-19 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种面板缺陷分类模型的建立方法及面板缺陷分类方法，涉及面板缺陷检测技术领域。本发明所述的面板缺陷分类模型的建立方法，包括：获取缺陷数据集；根据所述缺陷数据集确定增广数据集；从所述增广数据集提取特征语义信息；根据所述特征语义信息确定融合语义信息；根据所述融合语义信息确定特征矩阵；根据所述特征矩阵确定所述面板缺陷的位置和类别；将所述缺陷数据集作为模型输入，以及将所述面板缺陷的位置和类别作为模型输出建立面板缺陷分类模型。本发明所述的技术方案，通过对包含面板缺陷的缺陷数据集进行数据增广确定的增广数据集作为卷积神经网络的输入，使得卷积神经网络在训练中更快收敛，有利于提高面板缺陷分类的准确性。
一种面板缺陷分类模型建立方法

[发明专利]一种缺陷图像样本生成方法、装置及面板缺陷检测方法-CN202010275924.8有效
发明人：袁飞杨;张胜森;马卫飞 -专利权人：武汉精立电子技术有限公司;武汉精测电子集团股份有限公司
申请日： 2020-04-09 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种缺陷图像样本处理方法、装置以及面板缺陷检测方法。其中方法包括：在原始缺陷图像样本上提取缺陷特征区域，对其进行纹理抑制获取第一模拟缺陷图像；再从背景图像样本中提取与缺陷特征区域面积大小相等的ROI区域；提取背景纹理特征并将其叠加至第一模拟缺陷图像中获取第二模拟缺陷图像；最后对第二模拟缺陷图像和背景图像样本进行融合生成缺陷图像样本。本发明提出了一种模拟任意场景下合成缺陷图像样本的有效方法，通过背景纹理特征的提取与覆盖方法，使缺陷区域带有现有背景的纹理，像素分布与背景区域更接近，图像更自然；使得所生成的缺陷图像样本能满足深度学习模型训练要求
一种缺陷图像样本生成方法装置面板检测