一种基于Faster RCNN的深度学习塑化材料缺陷检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202010701679.2

申请日：

2020-07-18

公开(公告)号：

CN111798447A

公开(公告)日：

2020-10-20

发明(设计)人：

任密蜂方茜茜杨勇齐慧月马建飞

申请人：

申请人地址：

030024 山西省太原市迎泽西大街79号

IPC主分类号：

G06T700

IPC分类号：

G06T711 G06N304 G06N308 G06K962

代理机构：

太原科卫专利事务所(普通合伙) 14100

代理人：

朱源

法律状态：

实质审查的生效

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
2020-11-06	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 7/00 申请日:20200718
2020-10-20	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于改进Faster RCNN深度学习网络的PCB表面缺陷检测方法 [P].

陶卫 ;

龚陈博 ;

南卓江 ;

许保鑫 .

中国专利 :CN117557542A ,2024-02-13

[2]

基于Faster RCNN网络的缺陷检测方法及系统 [P].

滕博文 ;

赵宏剑 ;

贾沛 ;

贠俊峰 ;

田成花 ;

顾聪 .

中国专利 :CN113962934A ,2022-01-21

[3]

一种基于深度学习的缺陷检测方法 [P].

尹仕斌 ;

郭寅 ;

郭磊 ;

孙文毅 ;

赵进 .

中国专利 :CN117808776A ,2024-04-02

[4]

基于改进Faster RCNN的工业产品缺陷检测方法 [P].

郑太雄 ;

穆鑫 ;

黄鑫 ;

齐晨阳 ;

杨雨杭 .

中国专利 :CN119048487A ,2024-11-29

[5]

基于改进Faster-RCNN的铝型材缺陷检测方法 [P].

徐向纮 ;

陈坤 .

中国专利 :CN110853015A ,2020-02-28

[6]

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

[7]

一种基于改进Faster RCNN的工业产品缺陷检测方法 [P].

李沛 ;

陈峰 ;

朱仲杰 ;

孙裕凯 ;

黄超 ;

汪永斌 ;

张孝永 .

中国专利 :CN120387983A ,2025-07-29

[8]

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

[9]

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

[10]

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

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