基于特征提取和深度学习的工业CT图像缺陷分类方法

被引：0

申请号：

CN202210395738.7

申请日：

2022-04-15

公开(公告)号：

CN114861771A

公开(公告)日：

2022-08-05

发明(设计)人：

赵纪元杨琦郭文华田艳彬冯雯倩叶凯旋杨光马建徽

申请人：

申请人地址：

710049 陕西省西安市咸宁西路28号

IPC主分类号：

G06K962

IPC分类号：

G06V10764 G06V1080 G06V1082 G06T700 G06N304 G06N308

代理机构：

西安通大专利代理有限责任公司 61200

代理人：

安彦彦

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2022-08-23	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20220415
2022-08-05	公开	公开

共 50 条

[1]

基于特征提取和BP网络的工业CT图像缺陷分类方法 [P].

赵纪元 ;

杨琦 ;

郭文华 ;

田艳彬 ;

尹光起 ;

冯雯倩 ;

马建徽 ;

杨光 .

中国专利 :CN114757916A ,2022-07-15

[2]

基于深度学习的CT图像特征提取与分析方法 [P].

张佳璇 ;

朱文珍 ;

刘栋 ;

刘佩泉 ;

陈羽杰 .

中国专利 :CN120374950A ,2025-07-25

[3]

一种基于深度学习的拷贝图像特征提取方法 [P].

郝晖 ;

刑爽 ;

杜强 ;

许正 .

中国专利 :CN106203442A ,2016-12-07

[4]

基于深度学习的冲击台面仿真图像特征提取方法 [P].

胡军文 ;

郁南 ;

乔岐安 .

中国专利 :CN120125836A ,2025-06-10

[5]

基于深度学习的冲击台面仿真图像特征提取方法 [P].

胡军文 ;

郁南 ;

乔岐安 .

中国专利 :CN120125836B ,2025-07-08

[6]

基于k近邻特征提取和深度学习的宅基地点云分类方法 [P].

王怀採 ;

李修庆 ;

李庆红 ;

赵健康 ;

赖鸣 ;

徐静冉 ;

崔超 .

中国专利 :CN112101278B ,2024-11-19

[7]

基于k近邻特征提取和深度学习的宅基地点云分类方法 [P].

王怀採 ;

李修庆 ;

李庆红 ;

赵健康 ;

赖鸣 ;

徐静冉 ;

崔超 .

中国专利 :CN112101278A ,2020-12-18

[8]

结合深层特征提取和浅层特征提取的医学图像分类方法 [P].

夏勇 ;

张建鹏 .

中国专利 :CN106156793A ,2016-11-23

[9]

基于深度学习的特征和最大置信路径的图像分类方法 [P].

曲延云 ;

卢畅 .

中国专利 :CN104992191A ,2015-10-21

[10]

基于深度学习的信号特征提取方法 [P].

陆慧娟 ;

滕皓 ;

严珂 ;

叶敏超 ;

朱文杰 .

中国专利 :CN111652177A ,2020-09-11

← 1 2 3 4 5 →