一种基于深度学习分割的水果表面缺陷检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201811203154.5

申请日：

2018-10-16

公开(公告)号：

CN109377487B

公开(公告)日：

2019-02-22

发明(设计)人：

容典应义斌饶秀勤

申请人：

申请人地址：

310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

IPC主分类号：

G06T700

IPC分类号：

G06T711 G06T7194 G01N2188

代理机构：

杭州求是专利事务所有限公司 33200

代理人：

林超

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
2019-03-19	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 7/00 申请日:20181016
2022-04-12	授权	授权
2019-02-22	公开	公开

共 50 条

[1]

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

[2]

一种基于深度学习的工件表面缺陷检测和分割方法 [P].

杨明伦 ;

吴佳田 ;

王胤睿 .

中国专利 :CN113362277A ,2021-09-07

[3]

一种梯度迭代阈值分割的水果表面缺陷检测方法 [P].

应义斌 ;

容典 ;

饶秀勤 .

中国专利 :CN105675625B ,2016-06-15

[4]

一种快速局部阈值分割的水果表面缺陷检测方法 [P].

应义斌 ;

容典 ;

饶秀勤 .

中国专利 :CN107037056A ,2017-08-11

[5]

一种基于深度学习语义分割的缺陷检测方法 [P].

赵青 ;

梅爽 ;

宋瑞超 .

中国专利 :CN110473173A ,2019-11-19

[6]

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

[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 :CN117541554B ,2024-08-13

[8]

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

[9]

一种基于深度学习的磁瓦表面缺陷检测方法 [P].

严俊龙 ;

郑晓曦 .

中国专利 :CN108305243B ,2018-07-20

[10]

一种基于深度学习的光学元件表面缺陷检测方法 [P].

胡小川 ;

全海洋 ;

徐富超 ;

付韬韬 ;

侯溪 ;

李声 .

中国专利 :CN109934811B ,2019-06-25

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