一种基于FPDNet的钢铁产品表面缺陷检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202410952226.5

申请日：

2024-07-16

公开(公告)号：

CN118840345B

公开(公告)日：

2025-09-26

发明(设计)人：

王兵江枫卢琨汪文艳潘学娟吴紫恒赵远

申请人：

安徽工业大学

申请人地址：

243032 安徽省马鞍山市经济技术开发区南区嘉善科技园2号楼

IPC主分类号：

G06T7/00

IPC分类号：

G06V10/82 G06V10/25 G06N3/0464 G06N3/045 G06N3/0495 G06N3/084

代理机构：

合肥昊晟德专利代理事务所(普通合伙) 34153

代理人：

何梓秋

法律状态：

授权

国省代码：

安徽省马鞍山市

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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
2025-09-26	授权	授权
2024-11-12	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/00申请日:20240716
2024-10-25	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于FPDNet的钢铁产品表面缺陷检测方法 [P].

王兵 ;

江枫 ;

卢琨 ;

汪文艳 ;

潘学娟 ;

吴紫恒 ;

赵远 .

中国专利 :CN118840345A ,2024-10-25

[2]

一种速度与精度平衡的钢铁产品表面缺陷检测方法 [P].

王兵 ;

汪文艳 ;

卢琨 ;

米春风 ;

王子 ;

杨海娟 ;

周阳 ;

李敏杰 .

中国专利 :CN113628178A ,2021-11-09

[3]

一种速度与精度平衡的钢铁产品表面缺陷检测方法 [P].

王兵 ;

汪文艳 ;

卢琨 ;

米春风 ;

王子 ;

杨海娟 ;

周阳 ;

李敏杰 .

中国专利 :CN113628178B ,2024-03-15

[4]

一种基于模型压缩的钢铁产品表面缺陷检测方法 [P].

米春风 ;

杨海娟 ;

李敏杰 ;

王子 ;

周阳 ;

汪文艳 ;

卢琨 ;

王兵 .

中国专利 :CN113706471A ,2021-11-26

[5]

一种基于深度学习的带钢表面缺陷检测方法 [P].

张朝晖 ;

马云飞 ;

周丙寅 ;

郭蔚 ;

马韶成 ;

范成龙 ;

史恺伦 .

中国专利 :CN118071703A ,2024-05-24

[6]

一种基于深度学习的钢铁表面缺陷检测方法 [P].

周晓飞 ;

江岱阳 ;

鲍柳昕 ;

乔通 ;

章国道 ;

张继勇 .

中国专利 :CN118735901A ,2024-10-01

[7]

一种基于深度学习的钢铁表面缺陷检测方法 [P].

周晓飞 ;

江岱阳 ;

鲍柳昕 ;

乔通 ;

章国道 ;

张继勇 .

中国专利 :CN118735901B ,2025-09-19

[8]

一种基于LDSNet网络的热轧带钢表面缺陷检测方法 [P].

王兵 ;

卜仁浦 ;

卢琨 ;

汪文艳 ;

潘学娟 ;

任将 .

中国专利 :CN119831981A ,2025-04-15

[9]

一种基于改进的efficientNet-RCNN的带钢表面缺陷检测方法 [P].

李媛媛 ;

唐明 ;

曹乐 ;

江蓓 ;

姚炜 ;

孙祺淳 ;

侯玲玉 ;

陈嘉航 .

中国专利 :CN112991267A ,2021-06-18

[10]

一种钢铁表面缺陷检测方法 [P].

朱冠林 ;

吕科 ;

齐洪钢 ;

刘艳 .

中国专利 :CN120495207A ,2025-08-15

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