基于深度学习的线路部件缺陷检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202511170077.8

申请日：

2025-08-20

公开(公告)号：

CN121073927A

公开(公告)日：

2025-12-05

发明(设计)人：

刘传洋李宁孙晖师道田刘景景王秀娟陈林丁江涛

申请人：

池州学院安徽国电恒能科技有限公司

申请人地址：

247122 安徽省池州市贵池区马衙街道碧山社区教育园区

IPC主分类号：

G06T7/00

IPC分类号：

G06V20/17 G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82 G06V10/25

代理机构：

常州众慧之星知识产权代理事务所(普通合伙) 32458

代理人：

郭云梅

法律状态：

公开

国省代码：

广西壮族自治区南宁市

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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
2025-12-05	公开	公开
2025-12-23	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/00申请日:20250820

共 50 条

[1]

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

[2]

基于机器视觉的3D深度学习缺陷检测方法 [P].

王康 ;

秦利明 .

中国专利 :CN119399165A ,2025-02-07

[3]

一种基于深度学习的封装芯片缺陷检测方法 [P].

张小虎 ;

杨明坤 ;

王杰 ;

林彬 ;

钟立军 .

中国专利 :CN113362306B ,2021-09-07

[4]

基于深度学习的输电线路缺陷检测方法 [P].

侯卫东 ;

胡森标 ;

逯利军 ;

钱培专 .

中国专利 :CN108389197A ,2018-08-10

[5]

基于深度学习的数字微镜高亮缺陷检测方法 [P].

牛斌 ;

张福民 ;

关小梅 ;

曲兴华 .

中国专利 :CN112465787A ,2021-03-09

[6]

基于深度学习的工业自动化缺陷检测方法 [P].

杨挺 ;

李建明 .

中国专利 :CN111179223A ,2020-05-19

[7]

基于深度学习的输电设备缺陷检测方法及系统 [P].

胡金磊 ;

苏超 ;

刘章浚 ;

汪林生 ;

邝振星 ;

罗建军 ;

阮伟聪 ;

欧阳业 ;

黄绍川 ;

张峰 ;

陈浩 ;

欧锐明 ;

唐小亮 ;

尹祖春 .

中国专利 :CN109785288A ,2019-05-21

[8]

一种基于深度学习的缺陷检测模型训练和缺陷检测方法 [P].

陈叶金 ;

汤航 .

中国专利 :CN120339194A ,2025-07-18

[9]

基于深度学习的输电线路绝缘子缺陷检测方法 [P].

包杨阳 ;

陈田 ;

张志成 ;

沈贺 ;

董二凤 ;

文宁 .

中国专利 :CN113379699A ,2021-09-10

[10]

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

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