一种基于深度学习的光刻缺陷检测方法及装置

被引:0
专利类型
发明
申请号
CN202411636573.3
申请日
2024-11-15
公开(公告)号
CN119579534A
公开(公告)日
2025-03-07
发明(设计)人
谷洪刚 梁昊阳 刘世元 刘力
申请人
华中科技大学 湖北光谷实验室
申请人地址
430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号
IPC主分类号
G06T7/00
IPC分类号
G06T7/70 G06N3/0464 G06N3/08
代理机构
武汉华之喻知识产权代理有限公司 42267
代理人
廖盈春
法律状态
公开
国省代码
湖北省 武汉市
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共 50 条
[1]
一种基于深度学习的光刻缺陷检测方法及装置 [P]. 
谷洪刚 ;
梁昊阳 ;
刘世元 ;
刘力 .
中国专利 :CN119579534B ,2025-07-29
[2]
基于深度学习的铸件外观缺陷检测方法 [P]. 
刘冬 ;
丛明 ;
卢长奇 ;
肖庆阳 ;
方建儒 ;
葛春东 .
中国专利 :CN113096098A ,2021-07-09
[3]
基于深度学习的铸件外观缺陷检测方法 [P]. 
刘冬 ;
丛明 ;
卢长奇 ;
肖庆阳 ;
方建儒 ;
葛春东 .
中国专利 :CN113096098B ,2024-01-05
[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]
一种基于深度学习的无监督缺陷检测方法及设备 [P]. 
陈星 ;
郑志敏 ;
万光继 .
中国专利 :CN119107287A ,2024-12-10
[6]
一种基于深度学习的缺陷检测方法及装置 [P]. 
吴雨培 ;
黄耀 ;
张辉 ;
郑慧伟 .
中国专利 :CN109389599A ,2019-02-26
[7]
一种基于深度学习的软管尾部外观缺陷检测方法 [P]. 
孙克强 ;
刘敏 ;
张义伟 ;
徐洋 ;
沈宝诚 ;
刘振洗 ;
金怀国 ;
薛晓东 .
中国专利 :CN119205709A ,2024-12-27
[8]
一种基于深度学习的铝膜缺陷检测方法及相关设备 [P]. 
杨海东 ;
王华龙 ;
吴均城 ;
李泽辉 .
中国专利 :CN115100149A ,2022-09-23
[9]
基于深度学习的端子缺陷检测方法及系统 [P]. 
张金波 ;
姚毅 .
中国专利 :CN111275700A ,2020-06-12
[10]
基于深度学习的缺陷检测方法、装置、设备和存储介质 [P]. 
刘飞 ;
林宜龙 ;
胡忠 ;
欧政义 ;
王能翔 .
中国专利 :CN114998192A ,2022-09-02