一种基于深度学习的磁瓦表面缺陷检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201711298006.1

申请日：

2017-12-08

公开(公告)号：

CN108305243B

公开(公告)日：

2018-07-20

发明(设计)人：

严俊龙郑晓曦

申请人：

申请人地址：

529020 广东省江门市蓬江区东成村22号

IPC主分类号：

G06T700

IPC分类号：

G06N304 G01N2188

代理机构：

广州市红荔专利代理有限公司 44214

代理人：

吴伟文

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
2018-08-14	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 7/00 申请日:20171208
2021-11-30	授权	授权
2018-07-20	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于深度学习的磁瓦表面缺陷检测系统 [P].

李双全 ;

徐嘉言 .

中国专利 :CN114926405A ,2022-08-19

[2]

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

[3]

基于深度学习的法兰表面缺陷检测方法 [P].

王绍龙 ;

强震乐 .

中国专利 :CN118982522A ,2024-11-19

[4]

一种基于深度学习的带钢表面缺陷检测方法 [P].

夏亚金 ;

吴汉民 ;

张嵩涛 ;

何雨欣 ;

吴卫东 ;

王维 ;

朱安辉 ;

王蒙颜 ;

杨威 ;

杨俊 .

中国专利 :CN119048432A ,2024-11-29

[5]

基于深度学习算法的表面缺陷检测方法 [P].

董航程 ;

刘国栋 ;

刘炳国 ;

高卓 ;

黄颖妍 ;

廖敬骁 .

中国专利 :CN115205275B ,2025-05-23

[6]

一种基于深度学习的磁芯表面缺陷的检测方法 [P].

王宪保 ;

周宝 ;

余皓鑫 ;

陈科宇 ;

雷雅彧 ;

翁扬凯 .

中国专利 :CN113888485A ,2022-01-04

[7]

一种基于深度学习的表面缺陷检测方法 [P].

吴剑青 ;

谢扬 ;

杨书新 ;

黄伟东 ;

王碧 ;

曾博文 .

中国专利 :CN117541554A ,2024-02-09

[8]

一种基于深度学习的表面缺陷检测方法 [P].

吴剑青 ;

谢扬 ;

杨书新 ;

黄伟东 ;

王碧 ;

曾博文 .

中国专利 :CN117541554B ,2024-08-13

[9]

一种基于深度学习的表面缺陷检测方法 [P].

李家贵 ;

李金权 ;

刘建军 ;

杨树明 ;

张国锋 ;

王淼 ;

曹臻 ;

王逸豪 ;

杨小艳 .

中国专利 :CN118674710A ,2024-09-20

[10]

基于深度学习的PCBA表面缺陷检测方法、系统及介质 [P].

周崇山 ;

闫鹏雷 .

中国专利 :CN120823145A ,2025-10-21

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