发明专利已授权

一种基于深度学习的表面缺陷检测方法

📄 申请号：CN202311518976.3 📄 发布日：2026/08/07

著录项目信息

申请日

2023-11-15

公开号

CN117541554B

公开日

2024-08-13

申请人

江西理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06V10_40 , G06N3_0464 , G06N3_0455 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

表面缺陷检测表面缺陷检测

应用场景

工业自动化, 产品质量检测, 智能制造, 机器视觉检测

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的表面缺陷检测方法，包括：对待检测的产品图像进行处理，并对处理后的待检测产品图像进行特征提取，获取产品图像特征图；基于头部网络对所述产品图像特征图进行处理，获得带有表面缺陷的图像的高级特征；通过解耦式检测头根据所述高级特征进行检测，对生成的检测结果进行解码，获得最终的检测结果。本发明通过应用CST模块、FasterNet模块、解耦式检测头和EIoU损失函数来实现精度的提高和加快模型运行速度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20240813

✅ 授权

20240301

?? 实质审查的生效：

20240209

📄 公开

磁共振图像的重建方法、系统、设备及介质

当前第 / 件

一种动态全息个案管理系统

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_00)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：8 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 0件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

王**¥-10万

李** 企业¥-8万

陈**¥-3万

查看全部出价

我要出价 (议价)

一种基于深度学习的表面缺陷检测方法

著录项目信息

技术画像

所属领域

应用场景

摘要

法律状态时间线

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_00)

相似专利推荐 AI 驱动 · 同领域

基于遥感技术的矿化带快速圈定方法

一种用于图像数据识别模型构建的方法及系统

图像中关键点的检测方法及设备

服务项目

资源中心

关于柿子坊