一种基于深度学习算法的CMOS的缺陷检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202410166424.9

申请日：

2024-02-06

公开(公告)号：

CN117710377A

公开(公告)日：

2024-03-15

发明(设计)人：

李彦庆余毅郭同健何锋赟刘卫佳

申请人：

中国科学院长春光学精密机械与物理研究所

申请人地址：

130033 吉林省长春市经济技术开发区东南湖大路3888号

IPC主分类号：

G06T7/00

IPC分类号：

G06N3/045 G06N3/0464 G06N3/08 G06T3/4038 G06T5/90 G06T5/40 G06T5/50 G01N21/88

代理机构：

长春中科长光知识产权代理事务所(普通合伙) 22218

代理人：

孙艳辉

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

北京市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-04-02	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/00申请日:20240206
2024-05-24	授权	授权
2024-03-15	公开	公开

共 50 条

[41]

一种基于AI深度学习算法的表面缺陷检测方法 [P].

张德华 ;

郝昕源 ;

董涛 ;

梁琳琳 ;

秦春斌 .

中国专利 :CN114757904A ,2022-07-15

[42]

基于深度学习的制罐缺陷检测方法、系统及设备 [P].

刘秋珍 ;

高巍 ;

樊亚磊 ;

何俊 ;

刘付强 ;

王勇 .

中国专利 :CN120471892A ,2025-08-12

[43]

一种基于AI深度学习算法的表面缺陷检测方法 [P].

张德华 ;

郝昕源 ;

董涛 ;

梁琳琳 ;

秦春斌 .

中国专利 :CN114757904B ,2024-08-02

[44]

一种基于改进深度学习算法的PCB缺陷图像检测方法 [P].

张健滔 ;

徐海达 ;

黄允 .

中国专利 :CN115409797A ,2022-11-29

[45]

一种基于无监督深度学习算法的工业图像缺陷检测方法 [P].

雷可 ;

杨俊杰 ;

郑军 .

中国专利 :CN114663391A ,2022-06-24

[46]

基于深度学习的粘附层超声缺陷检测方法 [P].

刘大双 ;

徐健 ;

汤德胜 ;

任庆豪 ;

陆振 ;

史文杰 ;

赵阶玉 .

中国专利 :CN117871671A ,2024-04-12

[47]

一种基于深度学习的地板缺陷检测方法 [P].

邹逸 .

中国专利 :CN111311544A ,2020-06-19

[48]

一种基于深度学习的布匹缺陷检测方法 [P].

江结林 ;

崔超 .

中国专利 :CN115457553A ,2022-12-09

[49]

一种基于深度学习的地板缺陷检测方法 [P].

邹逸 .

中国专利 :CN111311544B ,2024-04-26

[50]

一种基于深度学习的布匹缺陷检测方法 [P].

韩超 ;

石玄 ;

尹俊青 ;

刘念 .

中国专利 :CN120495198A ,2025-08-15

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