一种基于深度学习的轴承端盖表面缺陷检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202410211592.5

申请日：

2024-02-26

公开(公告)号：

CN118096686A

公开(公告)日：

2024-05-28

发明(设计)人：

庄佳衍冯含枫叶思超陈希玉刘泽宋康康肖江剑

申请人：

中国科学院宁波材料技术与工程研究所

申请人地址：

315201 浙江省宁波市镇海区庄市大道519号

IPC主分类号：

G06T7/00

IPC分类号：

G06T7/13 G06T5/40 G06T5/50 G06V10/26 G06V10/50 G06V10/764 G06V10/80 G06V10/82 G06N3/09

代理机构：

南京利丰知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32256

代理人：

赵世发

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

北京市

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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
2024-06-14	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/00申请日:20240226
2024-05-28	公开	公开

共 50 条

[1]

基于深度学习的金属纽扣表面缺陷实时检测方法 [P].

金荣正 ;

丘小意 ;

谭来英 ;

粱锦城 .

中国专利 :CN119444718A ,2025-02-14

[2]

一种基于深度学习的汽车涂装表面缺陷检测方法及系统 [P].

常飞 ;

董明宇 ;

刘民 .

中国专利 :CN110738644A ,2020-01-31

[3]

一种基于深度学习的带钢表面缺陷检测方法 [P].

王瀚漓 ;

徐昱韬 .

中国专利 :CN110490842A ,2019-11-22

[4]

一种基于深度学习的环状轴承外表面缺陷检测方法 [P].

徐镪 ;

范洪辉 ;

朱洪锦 ;

余光辉 .

中国专利 :CN110728657A ,2020-01-24

[5]

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

[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 :CN117541554B ,2024-08-13

[7]

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

[8]

一种基于深度学习的金属闷盖表面缺陷的检测方法 [P].

朱登明 ;

王素琴 ;

石敏 ;

任琪 .

中国专利 :CN111932503A ,2020-11-13

[9]

基于深度学习的钢材表面缺陷检测方法 [P].

韩阳 ;

同磊 ;

禹晶 ;

肖创柏 .

中国专利 :CN117670844A ,2024-03-08

[10]

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

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