多层次图像处理与深度学习模型协同的电池缺陷检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202311137503.9

申请日：

2023-09-05

公开(公告)号：

CN117115125B

公开(公告)日：

2025-10-10

发明(设计)人：

宋伊晨刘嘉濛徐滌平

申请人：

浙江工业大学

申请人地址：

310006 浙江省杭州市拱墅区朝晖六区潮王路18号

IPC主分类号：

G06T7/00

IPC分类号：

G06T7/13 G06T7/194 G06N20/00

代理机构：

杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213

代理人：

汤明

法律状态：

授权

国省代码：

浙江省杭州市

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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
2025-10-10	授权	授权

共 50 条

[1]

基于深度学习的多阶段多层次骨赘检测方法 [P].

钱东东 ;

谢文飞 ;

孟得力 ;

王欣 .

中国专利 :CN114511548B ,2024-11-05

[2]

基于深度学习的多阶段多层次骨赘检测方法 [P].

钱东东 ;

谢文飞 ;

孟得力 ;

王欣 .

中国专利 :CN114511548A ,2022-05-17

[3]

基于深度学习模型的缺陷检测系统 [P].

刘飞 ;

林宜龙 ;

胡忠 ;

欧政义 ;

王能翔 .

中国专利 :CN114994046A ,2022-09-02

[4]

多层次模型的石榴生长周期检测方法 [P].

李东明 ;

游浩海 ;

李芝贻 ;

王龙春 ;

张丽娟 ;

傅梓寒 .

中国专利 :CN120564048A ,2025-08-29

[5]

图像检测方法、深度学习模型的训练方法、装置 [P].

王珂尧 ;

张国生 .

中国专利 :CN117808749A ,2024-04-02

[6]

基于深度种子的图像多层次分割的目标尺度选择方法 [P].

彭博 ;

扎伊德.阿尔胡达 ;

冯婷 ;

杨燕 .

中国专利 :CN111161282A ,2020-05-15

[7]

基于深度学习的微型电机缺陷声纹检测方法 [P].

邱意想 ;

陈铭枝 .

中国专利 :CN120299478A ,2025-07-11

[8]

一种基于多层次协同深度网络的SAR图像飞机目标检测方法 [P].

毕福昆 ;

寇梦洁 ;

贺成龙 ;

杨彬彬 .

中国专利 :CN120472403A ,2025-08-12

[9]

图像检测方法、深度学习模型的训练方法及装置 [P].

周文硕 ;

杨大陆 ;

杨叶辉 ;

代小亚 ;

王磊 ;

黄海峰 .

中国专利 :CN116051935B ,2024-03-22

[10]

图像处理方法、深度学习模型的训练方法 [P].

马伟洪 ;

吕鹏原 ;

章成全 ;

姚锟 .

中国专利 :CN118628353A ,2024-09-10

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