一种基于级联区域卷积神经网络的轮毂缺陷检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202110638698.X

申请日：

2021-06-08

公开(公告)号：

CN113469951B

公开(公告)日：

2021-10-01

发明(设计)人：

程淑红芦嘉鑫张仕军张典范杨镇豪谢文锐

申请人：

申请人地址：

066004 河北省秦皇岛市海港区河北大街438号

IPC主分类号：

G06T700

IPC分类号：

G06T7136 G06T762 G01N2304 G06V10764 G06V1080 G06V1082 G06N304 G06N308

代理机构：

石家庄众志华清知识产权事务所(特殊普通合伙) 13123

代理人：

陈跃心

法律状态：

授权

国省代码：

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2022-08-16	授权	授权
2021-10-26	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 7/00 申请日:20210608
2021-10-01	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于级联神经网络的工件表面缺陷检测方法 [P].

张辉 ;

厉洪浩 ;

刘理 ;

钟杭 ;

易俊飞 ;

王耀南 ;

袁小芳 ;

毛建旭 ;

朱青 .

中国专利 :CN112053317A ,2020-12-08

[2]

一种基于特征金字塔卷积神经网络的LCD缺陷检测方法 [P].

许国良 ;

范兴容 ;

刘恒 ;

彭大芹 ;

雒江涛 .

中国专利 :CN109859163A ,2019-06-07

[3]

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

[4]

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

[5]

一种基于卷积神经网络的图像缺陷检测方法 [P].

杨利军 ;

邓新 .

中国专利 :CN113763364B ,2024-04-12

[6]

一种基于卷积神经网络的图像缺陷检测方法 [P].

杨利军 ;

邓新 .

中国专利 :CN113763364A ,2021-12-07

[7]

一种基于区域卷积神经网络的车辆检测方法 [P].

王卫 ;

王汉林 ;

郑雅玲 ;

陈昌健 ;

王微 ;

李三菊 .

中国专利 :CN108256551A ,2018-07-06

[8]

一种基于卷积神经网络的X射线焊缝缺陷检测方法 [P].

刘卫朋 ;

山圣旗 ;

王睿 ;

陈海永 ;

孙嘉明 ;

崔晓锋 .

中国专利 :CN113674247A ,2021-11-19

[9]

基于区域的卷积神经网络的高压电线缺陷检测方法 [P].

金昊 ;

康宇哲 ;

齐希阳 ;

武文静 ;

刘燕娜 .

中国专利 :CN109886947A ,2019-06-14

[10]

一种基于区域卷积神经网络的农业害虫检测方法 [P].

肖斌 ;

魏杨 ;

李伟生 .

中国专利 :CN107665355B ,2018-02-06

← 1 2 3 4 5 →