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本发明属于图像处理技术领域,公开了一种基于特征增强和深度网络的温控器质量检测方法及系统,收集温控器状态数据集,将其转化为YOLO训练格式,制作数据集的状态标签,并将其构建为训练集、测试集;优化YOLOv8检测算法,构建温控器质量检测模型;将采集的状态图像数据集的输入改进的YOLOv8网络进行训练,保存最优训练结果的检测模型;将采集的温控器状态图像作为测试集,输入保存的最优检测模型中,输出具体的检测结果;设定15分钟为温控器质量的检测时间阈值,在15分钟内,有标签为1的为不合格进行筛选,在15分钟时,有标签为0的为不合格也进行筛选。
📄 2024102731819 📂 G06V10_764 👤 广东石油化工学院; 茂名华检实验科技有限公司; 广东华田电器有限公司; 茂名绿色化工研究院 📅 2024-03-11
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📄 2018100550211 📂 👤 📅
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发明 已授权

基于特征增强和深度网络的温控器质量检测方法及系统

2024102731819 · 广东石油化工学院; 茂名华检实验科技有限公司; 广东华田电器有限公司; 茂名绿色化工研究院
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转让方:××大学
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交易类型:转让
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SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
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钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
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交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年