一种基于深度学习的金属轴表面缺陷识别方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201910099034.3

申请日：

2019-01-31

公开(公告)号：

CN109829907A

公开(公告)日：

2019-05-31

发明(设计)人：

计时鸣蔡超鹏郑启明

申请人：

申请人地址：

310014 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

IPC主分类号：

G06T700

IPC分类号：

G06T300 G06T500

代理机构：

杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213

代理人：

吴秉中

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
2019-06-25	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 7/00 申请日:20190131
2021-11-26	发明专利申请公布后的驳回	发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06T 7/00 申请公布日:20190531
2019-05-31	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于深度学习技术的钢铁表面缺陷识别方法和装置 [P].

宋扬 ;

高雷 ;

米岩 ;

陈星 ;

赵隽 ;

官泽 ;

温建 ;

暴康琳 .

中国专利 :CN109242825A ,2019-01-18

[2]

一种基于深度学习的涂层表面缺陷识别方法 [P].

陈宗阳 ;

吕永胜 ;

赵辉 ;

沙建军 ;

赵博 ;

房海波 ;

沙香港 .

中国专利 :CN112950584B ,2021-06-11

[3]

一种基于深度学习的铁路车轮表面缺陷智能识别方法 [P].

武俊海 .

中国专利 :CN120997194A ,2025-11-21

[4]

基于半监督深度学习算法的钢铁表面缺陷识别方法 [P].

王洪成 ;

郑小青 ;

孔亚广 ;

郑松 .

中国专利 :CN112164040A ,2021-01-01

[5]

基于半监督深度学习算法的钢铁表面缺陷识别方法 [P].

王洪成 ;

郑小青 ;

孔亚广 ;

郑松 .

中国专利 :CN112164040B ,2024-05-10

[6]

基于深度学习的外观缺陷识别方法与系统 [P].

刘雅娴 .

中国专利 :CN120912505A ,2025-11-07

[7]

一种基于深度学习的工件表面缺陷检测方法 [P].

王健 ;

陈原 ;

刘席发 ;

高博文 ;

吕琦 .

中国专利 :CN110689539A ,2020-01-14

[8]

一种基于深度学习的水果缺陷识别方法 [P].

梁嘉成 ;

黄道平 ;

刘少君 ;

黄博才 .

中国专利 :CN118314568A ,2024-07-09

[9]

基于深度学习的轮毂表面缺陷检测的方法和装置 [P].

陈海波 .

中国专利 :CN118644667B ,2024-10-15

[10]

基于深度学习的轮毂表面缺陷检测的方法和装置 [P].

陈海波 .

中国专利 :CN118644667A ,2024-09-13

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