基于神经网络深度学习的布匹缺陷检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201710182718.0

申请日：

2017-03-24

公开(公告)号：

CN107123107A

公开(公告)日：

2017-09-01

发明(设计)人：

张美杰张平黄坤山李力

申请人：

申请人地址：

510062 广东省广州市越秀区东风东路729号

IPC主分类号：

G06T700

IPC分类号：

G06T120 G06T500 G06T340

代理机构：

广东广信君达律师事务所 44329

代理人：

杨晓松

法律状态：

发明专利申请公布后的视为撤回

国省代码：

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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
2020-06-26	发明专利申请公布后的视为撤回	发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06T 7/00 申请公布日:20170901
2017-09-29	实质审查的生效	实质审查的生效号牌文件类型代码:1604 号牌文件序号:101750375943 IPC(主分类):G06T 7/00 专利申请号:2017101827180 申请日:20170324
2017-09-01	公开	公开

共 50 条

[1]

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

[2]

基于卷积神经网络的布匹缺陷检测方法 [P].

艾国 ;

赫工博 ;

杨敏 .

中国专利 :CN111210417A ,2020-05-29

[3]

一种基于神经网络的深度学习缺陷检测方法 [P].

邹衡 ;

朱伟华 ;

贺梦帆 .

中国专利 :CN118396964A ,2024-07-26

[4]

一种基于神经网络的深度学习缺陷检测方法 [P].

邹衡 ;

朱伟华 ;

贺梦帆 .

中国专利 :CN118396964B ,2025-05-13

[5]

基于深度学习的布匹缺陷检测方法 [P].

马意彭 ;

戴菲 ;

林勇康 ;

肖建 ;

蔡志匡 .

中国专利 :CN110175988A ,2019-08-27

[6]

基于深度卷积神经网络的匀光板缺陷检测方法 [P].

衡伟龙 ;

李坤彬 .

中国专利 :CN110910372A ,2020-03-24

[7]

基于深度学习的光纤插芯缺陷检测方法 [P].

陈柳兵 ;

倪军 ;

陈琦 .

中国专利 :CN111833324A ,2020-10-27

[8]

基于卷积神经网络的缺陷检测方法 [P].

张非凡 ;

王棠猛 ;

宋宪君 ;

徐志飞 .

中国专利 :CN119494822A ,2025-02-21

[9]

一种基于深度神经网络的工件缺陷检测方法 [P].

朱海红 ;

李思宇 ;

李霖 ;

于璐 ;

李林峰 ;

胡伦庭 ;

武新梅 .

中国专利 :CN116071327B ,2025-12-30

[10]

基于深度卷积神经网络的压敏电阻外观缺陷检测方法 [P].

杨铁军 ;

彭珊 ;

黄琳 .

中国专利 :CN109685774A ,2019-04-26

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