基于Zernike逆变换的深度学习图像缺陷检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202511270799.0

申请日：

2025-09-08

公开(公告)号：

CN120765645A

公开(公告)日：

2025-10-10

发明(设计)人：

许琦陈庆锋程晨毛家顺

申请人：

深圳市深视创新科技有限公司

申请人地址：

518033 广东省深圳市福田区福田街道岗厦社区彩田南路3001号彩福大厦汇福阁18F

IPC主分类号：

G06T7/00

IPC分类号：

G06V10/82 G06V10/764 G06V10/40 G06V10/74 G06V10/774 G06N3/0464 G06N3/0455 G06N3/09 G06N3/0895

代理机构：

北京知艺互联知识产权代理有限公司 16137

代理人：

余青

法律状态：

公开

国省代码：

广东省深圳市

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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	公开	公开
2025-11-07	授权	授权
2025-10-28	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/00申请日:20250908

共 50 条

[1]

基于Zernike逆变换的深度学习图像缺陷检测方法 [P].

许琦 ;

陈庆锋 ;

程晨 ;

毛家顺 .

中国专利 :CN120765645B ,2025-11-07

[2]

基于深度学习的布匹缺陷检测方法 [P].

马意彭 ;

戴菲 ;

林勇康 ;

肖建 ;

蔡志匡 .

中国专利 :CN110175988A ,2019-08-27

[3]

基于深度学习的线路部件缺陷检测方法 [P].

刘传洋 ;

李宁 ;

孙晖 ;

师道田 ;

刘景景 ;

王秀娟 ;

陈林 ;

丁江涛 .

中国专利 :CN121073927A ,2025-12-05

[4]

基于深度学习的带钢表面热轧滑移缺陷检测方法 [P].

王柱 ;

吴恩旗 .

中国专利 :CN113506295A ,2021-10-15

[5]

一种基于深度学习的焊接缺陷检测方法 [P].

刘新华 ;

张富富 ;

华德正 ;

周皓 ;

申玉瑞 ;

彭来 ;

王其雨 ;

祁鹏 ;

申景硕 ;

王言韬 ;

丁如祺 ;

穆海龙 ;

胡明明 ;

刘威 .

中国专利 :CN120355645A ,2025-07-22

[6]

基于深度学习图像分割的铺粉缺陷检测方法 [P].

黄费贞 ;

颜强 ;

解鏊 ;

朱岩 ;

黄杰 ;

李礼 .

中国专利 :CN119515797A ,2025-02-25

[7]

基于多任务约束深度学习的水工隧洞缺陷检测方法 [P].

田金章 ;

徐轶 ;

周正 ;

朱延涛 ;

何旺 ;

贾强强 .

中国专利 :CN117934374A ,2024-04-26

[8]

一种基于深度学习的工件表面缺陷检测方法 [P].

雷渠江 ;

李秀昊 ;

徐杰 ;

桂广超 ;

梁波 ;

刘纪 ;

刘俊豪 ;

潘艺芃 ;

王卫军 ;

韩彰秀 .

中国专利 :CN111415329A ,2020-07-14

[9]

基于深度学习的粘附层超声缺陷检测方法 [P].

刘大双 ;

徐健 ;

汤德胜 ;

任庆豪 ;

陆振 ;

史文杰 ;

赵阶玉 .

中国专利 :CN117871671A ,2024-04-12

[10]

基于深度学习与多光谱图像融合的高压设备缺陷检测方法 [P].

程林 ;

马千里 ;

张波 ;

茆骥 ;

慈兆会 ;

刘鸿涛 ;

胡胜男 ;

张庚生 ;

张杰 ;

汪浩然 .

中国专利 :CN120355722B ,2025-09-09

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