一种基于深度学习的铝膜缺陷检测方法及相关设备

被引：0

申请号：

CN202210736219.2

申请日：

2022-06-27

公开(公告)号：

CN115100149A

公开(公告)日：

2022-09-23

发明(设计)人：

杨海东王华龙吴均城李泽辉

申请人：

申请人地址：

528000 广东省佛山市南海区狮山镇南海软件科技园创智港A座四楼

IPC主分类号：

G06T700

IPC分类号：

G06V1020 G06V10762 G06V2070

代理机构：

佛山市禾才知识产权代理有限公司 44379

代理人：

刘羽波;陈嘉琦

法律状态：

公开

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
2022-09-23	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于深度学习的无监督缺陷检测方法及设备 [P].

陈星 ;

郑志敏 ;

万光继 .

中国专利 :CN119107287A ,2024-12-10

[2]

一种基于深度学习的软管尾部外观缺陷检测方法 [P].

孙克强 ;

刘敏 ;

张义伟 ;

徐洋 ;

沈宝诚 ;

刘振洗 ;

金怀国 ;

薛晓东 .

中国专利 :CN119205709A ,2024-12-27

[3]

一种基于深度学习的光刻缺陷检测方法及装置 [P].

谷洪刚 ;

梁昊阳 ;

刘世元 ;

刘力 .

中国专利 :CN119579534B ,2025-07-29

[4]

一种基于深度学习的光刻缺陷检测方法及装置 [P].

谷洪刚 ;

梁昊阳 ;

刘世元 ;

刘力 .

中国专利 :CN119579534A ,2025-03-07

[5]

基于深度学习的输电设备缺陷检测方法及系统 [P].

胡金磊 ;

苏超 ;

刘章浚 ;

汪林生 ;

邝振星 ;

罗建军 ;

阮伟聪 ;

欧阳业 ;

黄绍川 ;

张峰 ;

陈浩 ;

欧锐明 ;

唐小亮 ;

尹祖春 .

中国专利 :CN109785288A ,2019-05-21

[6]

一种基于深度学习的封装芯片缺陷检测方法 [P].

张小虎 ;

杨明坤 ;

王杰 ;

林彬 ;

钟立军 .

中国专利 :CN113362306B ,2021-09-07

[7]

基于深度学习的缺陷检测方法、装置、设备和存储介质 [P].

刘飞 ;

林宜龙 ;

胡忠 ;

欧政义 ;

王能翔 .

中国专利 :CN114998192A ,2022-09-02

[8]

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

[9]

一种基于深度学习的工业自动表面缺陷检测方法 [P].

余建波 ;

程训 .

中国专利 :CN113240665A ,2021-08-10

[10]

一种基于深度学习的多相机线缆缺陷检测方法及系统 [P].

冯志宏 ;

姜锋 ;

黄文广 ;

葛苡君 ;

洪一夫 ;

叶陈静 .

中国专利 :CN118657782A ,2024-09-17

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