一种基于深度学习的铸件内部缺陷检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202411633305.6

申请日：

2024-11-15

公开(公告)号：

CN119599962A

公开(公告)日：

2025-03-11

发明(设计)人：

何冰王晶林关成彭程席文强蒋涛刘礼涵

申请人：

渭南师范学院

申请人地址：

714099 陕西省渭南市站南路24号

IPC主分类号：

G06T7/00

IPC分类号：

G06T5/50 G06N3/0475 G06N3/094

代理机构：

北京鑫瑞森知识产权代理有限公司 11961

代理人：

代芳

法律状态：

公开

国省代码：

陕西省渭南市

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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
2025-03-11	公开	公开
2025-03-28	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/00申请日:20241115

共 50 条

[1]

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

[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]

一种基于深度学习的混凝土结构内部缺陷检测方法 [P].

许军才 ;

朱先祥 ;

沈振中 ;

舒连刚 .

中国专利 :CN110045015B ,2019-07-23

[4]

基于深度学习的铸件内部缺陷分级评估系统及方法 [P].

李兴捷 ;

于涵 ;

尚尔峰 .

中国专利 :CN111161224A ,2020-05-15

[5]

基于深度学习的磁瓦内部缺陷检测方法及其应用 [P].

谢罗峰 ;

殷鹰 ;

徐慧宁 ;

陈海军 .

中国专利 :CN111044608A ,2020-04-21

[6]

一种基于深度学习的结构缺陷检测方法 [P].

高峰利 ;

王怀喜 ;

李绍 ;

林锥 .

中国专利 :CN115423741A ,2022-12-02

[7]

一种结合深度学习的塑封芯片内部缺陷检测方法 [P].

黄仙山 ;

杨舟 ;

程莹 ;

陶新宇 .

中国专利 :CN116030039B ,2025-08-01

[8]

一种基于深度学习的缺陷检测方法 [P].

尹仕斌 ;

郭寅 ;

郭磊 ;

孙文毅 ;

赵进 .

中国专利 :CN117808776A ,2024-04-02

[9]

一种基于深度学习的工业CT缺陷检测方法 [P].

丁博文 ;

郝兵 ;

王新昌 ;

吕益良 ;

王涛 ;

吴彦举 ;

张宏星 ;

丁卫良 .

中国专利 :CN111179229A ,2020-05-19

[10]

一种基于深度学习的铝压铸件表面缺陷检测方法 [P].

曹彬 ;

胡江洪 ;

袁帅鹏 .

中国专利 :CN112345539A ,2021-02-09

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