基于深度学习的通用印刷缺陷检测方法及其模型

被引:0
专利类型
发明
申请号
CN202010397628.5
申请日
2020-05-12
公开(公告)号
CN111709909B
公开(公告)日
2024-02-20
发明(设计)人
汪从玲
申请人
苏州科亿信息科技有限公司
申请人地址
215300 江苏省苏州市昆山市昆山开发区杜鹃路555号C2号厂房7层702室
IPC主分类号
G06T7/00
IPC分类号
G06V10/75 G06V10/774 G06V10/82 G06N3/0464 G06N3/082
代理机构
合肥市上嘉专利代理事务所(普通合伙) 34125
代理人
李璐
法律状态
专利申请权、专利权的转移
国省代码
江苏省 苏州市
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共 50 条
[1]
基于深度学习的通用印刷缺陷检测方法及其模型 [P]. 
汪从玲 .
中国专利 :CN111709909A ,2020-09-25
[2]
基于深度学习的涂布缺陷检测方法 [P]. 
卢岩 .
中国专利 :CN112150417A ,2020-12-29
[3]
基于深度学习的印刷电路板缺陷检测方法及系统 [P]. 
储超群 ;
陈仕江 ;
周继乐 .
中国专利 :CN114140385A ,2022-03-04
[4]
基于点云与深度学习的缺陷检测方法和系统 [P]. 
浦石 .
中国专利 :CN114627021A ,2022-06-14
[5]
基于深度学习的缺陷检测方法和系统 [P]. 
王远 ;
焦健浩 ;
云鹏 ;
穆罕默德·奥斯曼·布塔 ;
孙学斌 ;
刘明 .
中国专利 :CN113538323A ,2021-10-22
[6]
基于深度学习算法的表面缺陷检测方法 [P]. 
董航程 ;
刘国栋 ;
刘炳国 ;
高卓 ;
黄颖妍 ;
廖敬骁 .
中国专利 :CN115205275B ,2025-05-23
[7]
一种基于深度学习的结构缺陷检测方法 [P]. 
高峰利 ;
王怀喜 ;
李绍 ;
林锥 .
中国专利 :CN115423741A ,2022-12-02
[8]
一种基于深度学习的CAD模型缝隙缺陷检测方法与装置 [P]. 
王琛智 ;
金耀 ;
何利力 ;
许威威 .
中国专利 :CN121032959A ,2025-11-28
[9]
基于深度学习模型的缺陷检测系统 [P]. 
刘飞 ;
林宜龙 ;
胡忠 ;
欧政义 ;
王能翔 .
中国专利 :CN114994046A ,2022-09-02
[10]
一种基于深度学习的工件表面缺陷检测方法及系统 [P]. 
韩小平 ;
王立华 ;
闫云昊 ;
窦永旺 ;
赫金娜 ;
杨朋达 .
中国专利 :CN114881998A ,2022-08-09