基于深度学习的轻量化纹理表面缺陷检测方法和系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202310591633.3

申请日：

2023-05-24

公开(公告)号：

CN116777842B

公开(公告)日：

2025-10-10

发明(设计)人：

金一鲁浩然王旭王涛李浥东

申请人：

北京交通大学

申请人地址：

100044 北京市海淀区西直门外上园村3号

IPC主分类号：

G06T7/00

IPC分类号：

G06T7/73 G06V10/44 G06V10/80 G06V10/764 G06V10/82 G06N3/0464 G06N3/048 G06N3/084

代理机构：

北京市商泰律师事务所 11255

代理人：

刘源

法律状态：

授权

国省代码：

北京市市辖区

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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]

基于深度学习的表面缺陷检测方法、装置、系统和介质 [P].

吴静静 ;

陈星寰 ;

肖上 .

中国专利 :CN115170804B ,2024-01-26

[2]

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

[3]

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

[4]

基于深度学习算法的表面缺陷检测方法 [P].

董航程 ;

刘国栋 ;

刘炳国 ;

高卓 ;

黄颖妍 ;

廖敬骁 .

中国专利 :CN115205275B ,2025-05-23

[5]

基于深度学习的齿轮表面缺陷检测方法与系统 [P].

陈小兰 ;

颜小英 .

中国专利 :CN114758125A ,2022-07-15

[6]

基于深度学习的钢材表面缺陷检测方法、装置和设备 [P].

李潭 ;

宋伟宁 ;

高方方 ;

吴守栾 ;

宋超 ;

陈南江 ;

林燕文 .

中国专利 :CN120164081A ,2025-06-17

[7]

基于Retinex算法和深度学习的柑橘表面缺陷检测方法 [P].

李明楚 ;

曹远龙 ;

曾锦山 ;

方剑英 ;

万欢 .

中国专利 :CN120374530A ,2025-07-25

[8]

基于深度学习的钢材表面缺陷检测方法、装置和设备 [P].

李潭 ;

宋伟宁 ;

高方方 ;

吴守栾 ;

宋超 ;

陈南江 ;

林燕文 .

中国专利 :CN120164081B ,2025-07-15

[9]

基于深度学习的缺陷检测方法和系统 [P].

王远 ;

焦健浩 ;

云鹏 ;

穆罕默德·奥斯曼·布塔 ;

孙学斌 ;

刘明 .

中国专利 :CN113538323A ,2021-10-22

[10]

一种基于深度学习的苹果表面缺陷检测方法和系统 [P].

安一文 ;

王田田 ;

张晓 .

中国专利 :CN120375360A ,2025-07-25

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