本发明公开了一种基于多层CNN及图像处理的焊缝缺陷检测与标记方法，首先，对焊缝图像I进行预处理；然后，利用多层卷积和池化处理预处理后的图像，提取不同层次特征，得到特征图y；其次，对特征图y进行1×1卷积操作得到分割结果图u，再进行尺寸回归得到分割结果图v；最后，将分割结果图u和特征图y进行特征组合，得到特征向量xi，将所述特征向量xi送入SVM中，得到缺陷分类，同时，对所述分割结果图v进行连通域分析，得到缺陷标记信息。该焊缝缺陷检测与标记方法使用多层CNN结合SVM，并利用图像处理进行缺陷标记，解决了焊缝缺陷检测中需要缺陷样本规模大、人工检测效率低和传统机器视觉检测鲁棒性差的问题。
📄 2023113626614
📂 G06T7_00
👤 沈阳航空航天大学
📅 2023-10-19
本实用新型公开了一种自动垃圾分类识别设备，包括识别箱体，固定连接在识别箱体顶部后侧的识别组件，所述识别组件正面的两侧均固定连接有升降盒，所述升降盒内腔顶部的外侧固定连接有马达，所述马达的输出端固定连接有转杆，所述转杆表面的底部套接有齿轮一，所述升降盒的内部纵向通过轴承活动连接有螺杆，所述螺杆表面的底部套接有齿轮二，所述齿轮二的外侧与齿轮一啮合，所述螺杆表面的底部且位于齿轮二的顶部螺纹连接有螺块，所述螺块的正面固定连接有凸板。本实用新型识别设备改变了传统使用者自己打开盖板投放的方式，采用了凸板进行自动打开的方式，就不会影响使用者的便捷性，也不会不便于使用者使用。
📄 2023218564183
📂 B65F7_00
👤 南通理工学院
📅 2023-07-14
本发明涉及一种融合RD++和ResNet50的丝织物瑕疵检测方法，属于图像处理技术领域。本发明通过提出伪异常机制、多个投影层的集成、紧凑正常特征和异常特征缓解的多任务学习，提升了模型的性能。同时ResNet50能够改善深度神经网络的训练难度和性能表现。我们提出的融合了RD++和ResNet50的丝织物瑕疵检测模型，将ResNet50作为教师网络的编码器和学生网络的解码器。该算法结合了两者之间的优点，具有高效能和轻量化。而对模型的性质检验是在和“大饼状”丝织物类似的BTAD数据集01类别上进行。经过和其他模型的对比，结果证实了本发明算法的有效性。
📄 2024110041637
📂 G06T7_00
👤 闽江学院
📅 2024-07-25
本发明公开了一种基于图像处理与深度学习相结合的大丝束碳纤维缺陷检测方法及系统，该方法包括：采集大丝束碳纤维图像并进行预处理；基于预处理后的图像对大丝束碳纤维中断丝和纬线缺陷进行检测；对于不存在断丝和纬线缺陷的图像，判断缺陷区域，并基于缺陷区域的中心点从大丝束碳纤维原图中裁剪出缺陷图像；对裁剪的缺陷图像基于深度神经网络检测毛团缺陷和打结缺陷。本发明实现了对大丝束碳纤维缺陷检测和分类，提高了检出率和分类准确率，降低了误报率，减少了环境因素和人工拨动大丝束碳纤维的影响。
📄 2023100317010
📂 G06T7_00
👤 河海大学常州校区
📅 2023-01-10
本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及基于图像分析的智能天车控制方法。该方法包括：采集目标物图像并转换至lab颜色空间，获取多个颜色连通域；获取两个颜色连通域之间的契合度和色差均衡度；进而获取相邻的两个颜色连通域之间的模糊程度；获取高模糊组和低模糊组，对低模糊组对应的颜色连通域的坐标进行圆拟合得到清晰范围；调整相机光圈使目标物的最小外接圆与清晰范围一致，得到清晰图像；获取清晰图像中目标物的角点和吊钩位置，判断晃动程度，进而控制天车的速度。本发明实施例能够自适应调节光圈以得到清晰图像，进而判断天车的运行状态，控制天车的运行速度，减少了背景的干扰，能够得到更加准确的判断结果。
📄 202210483980X
📂 G06V20_52
👤 武汉兑鑫科技实业有限公司
📅 2022-05-06
本发明公开了一种基于深度学习的PCB板Mark点精确定位方法，通过采用本发明PCB板Mark点精确定位方法，不仅实现了易于设计及搭建、分割速度快、精度高的目的，而且还实现了适用范围广的目的；具体为：1)神经网络呈模块化，且模块的组成部分在工业和学术界得到广泛应用，易于搭建，而且白光干涉位移传感器有很成熟的产品；2)由工业计算机强大计算力快速进行位置定位，且分割技术趋于成熟，在广大领域得到了验证；3)借鉴此方法可以定位各种固定位置和形状的物体，而且网络模型中各种单元和模块的适用性广，不同领域只需修改模型的模块即可。
📄 2022103397065
📂 G06T7_73
👤 湖北大学
📅 2022-04-01
本发明涉及人工智能与计算机视觉交叉技术领域，且公开了一种织物组织结构自动识别系统，包括数据采集模块、生产监测模块、生产数据分析模块、评估模块、调整模块、执行模块、反馈模块与升级模块，通过建立数据采集模块实现原料数据与历史工艺数据的精准整合、生产监测模块实现多维度数据采集、生产数据分析模块实现关键参数量化计算、评估模块实现多维度性能评估、调整模块实现靶向工艺优化、执行模块实现实时参数调整、反馈模块实现闭环数据流转、升级模块实现系统持续进化，使系统具备全流程智能化管控能力，有效突破传统二维分析局限，实现织物组织结构识别的高精度、高适应性与高动态响应。
📄 2025114328217
📂 G06V20_52
👤 南通市海门区琦玮毛衫织造有限公司
📅 2025-10-09
本发明公开了一种基于RDD‑YOLO算法的钢铁表面缺陷检测方法，包括：使用Res2Net模块替换YOLOv5的原始backbone网络中的模块CSP‑n以加强特征提取能力；在YOLOv5的Neck部分设计了一个新的特征融合模块双重特征金字塔特征融合模块DFPN，用于融合不同尺度的特征图，进一步提取特征图中的信息；在head部分采用了解耦头的结构来替换原有的YOLOv5检测头。本发明构建双重特征金字塔特征融合模块DFPN以充分利用网络中的所有信息，使其更精细地融合特征，缓解钢铁表面缺陷尺度大小不一的问题；使用DecoupledHead解耦头能够使分类任务与定位框的回归任务分离开，从而使预测更加精准；本发明可用于对复杂场景下钢铁表面缺陷检测任务，并且检测精度较传统的模型有较大的提升。
📄 2023101968362
📂 G06T7_00
👤 江苏科技大学
📅 2023-03-03
本发明提供了一种基于图像识别技术的五金零件缺陷检测方法及系统，其方法包括：S1：基于预设拍摄角度获取待检测零件在预设变化光源下的零件视频；S2：基于零件视频分析出待检测零件表面的每个像素点的视觉变化特征；S3：对所有像素点的视觉变化特征进行聚类分析，获得对应预设拍摄角度对应的多个区域轮廓；S4：基于所有区域轮廓获得区域划分结果；S5：基于区域划分结果中的区域形状和划分区域的图像特征确定出缺陷检测结果；用以基于待检测零件在预设变化光源下的视觉变化特征对待检测零件表面进行区域划分，再基于区域划分后的区域形状和区域图像特征获得待检测零件的缺陷检测结果，无需准备大量缺陷零件模型即可识别出零件表面的缺陷。
📄 2022112879531
📂 G06V10_764
👤 广州形银科技有限公司
📅 2022-10-20
本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于霍夫变换的金属拉丝生产控制方法及系统。该方法将拉丝边缘变换至霍夫空间中，根据霍夫空间的斜率坐标进行分类获得多个平行线类别，根据拉丝边缘的端点获得断纹线段。根据断纹线段的位置获得断纹类别位置，并根据断纹类别位置之间的直线获得第二参数空间点。根据第二参数空间点的投票值大小和位置分布确定参数空间点数量和孤立点数量，进而获得修复难度。结合平行度、断纹程度和平行线类别的数量获得修复优先级。本发明通过获得断纹自身特征和分布确定修复优先级，实现了拉丝生产控制。
📄 2022105477702
📂 G06V10_764
👤 海门市博洋铸造有限公司
📅 2022-05-20
本发明公开了一种织片孔洞自动识别方法，包括：获取织片图像并进行预处理；对预处理后的织片图像采用孔洞模糊定位算法获取待穿孔洞模糊位置标记图像；对待穿孔洞模糊位置标记图像进行自适应阈值分割，提取对应待穿孔洞的边缘轮廓；计算出各待穿孔洞的边缘轮廓的最大面积内接圆，将最大面积内接圆的圆心视为对应待穿孔洞的目标穿孔点。该方法能够基于织片上稳定的特征点完成织片孔洞的识别，以此达到较高的孔洞识别率，提升孔洞识别的稳定性和精确度，从而提高实际生产中的良品率。
📄 2023104945381
📂 G06T7_00
👤 浙江工业大学
📅 2023-04-27
本发明公开了一种保持架正反面图像识别方法及其装置，采用两组LED灯提供照明，采用摄像头进行图像拍摄，两组LED灯分别为端面识别LED灯和倒角识别LED灯，两组LED灯均呈环状布置，端面识别LED灯布置在倒角识别LED灯的正上方，摄像头设置在端面识别LED灯的正上方，分别打开两组LED灯并控制摄像头拍摄出两组图片，将第一组图片中的内圆直径与第二组图片中的外圆直径进行对比，判断第一组拍摄的图片中的内圆直径与第二组拍摄的图片中的外圆直径是否在±n个像素点内，并将该直径与提前获得的标准件的标准直径作对比，判断出保持架此时位于上方的端面是正面还是反面。本发明不仅拍摄时互相不会产生影响，而且由于同时比较两个因素，能很大程度上提高正反面判断的准确性。
📄 2017102603327
📂 G01N21_84
👤 浙江工业大学
📅 2017-04-20
柿子坊 · 知识产权运营
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