发明专利已授权

基于多邻域预测模型的磁芯缺陷检测方法

📄 申请号：CN202310011002.X 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-01-05

申请人

浙江工业大学

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 , G06T7_62 , G06T5_00 , G06N3_08 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

缺陷检测缺陷检测机器学习预测工业视觉检测

应用场景

磁芯生产质检, 电子元件制造, 工业自动化, 质量检测

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摘要

本发明公开了一种基于多邻域预测模型的磁芯缺陷检测方法，包括：对待学习无缺陷样本图片中的每个像素点设置特征表示区；确定每个像素点的感受野区域，并将该像素点作为感受野区域的中心像素点；对每个中心像素点，在其感受野范围内，找出k个与中心像素点相关度最高的邻域像素点，作为最相关邻域像素点；建立每个中心像素点与其最相关邻域像素点之间的多邻域映射关系，得到多邻域预测模型；调用多邻域预测模型数据对待测图片进行缺陷检测，得到待测图片缺陷检测结果的二值图像；对得到的缺陷检测结果的二值图像进行去噪优化，得到最终缺陷检测图像。本发明只需要对一幅正样本图片进行学习，具有样本需求量少，训练时间快，检测精度高的优点。

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

由中性态青色到氧化态高透射率的电致变色聚合物

当前第 / 件

一种面向变尺度数据密度空间基于区域生长及竞争的游客去向数据分级聚类方法

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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

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