发明专利已授权

一种基于对抗机制的半监督式零件缺陷检测方法

📄 申请号：CN202211676922.5 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-12-26

公开号

CN115830397B

公开日

2025-12-30

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

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_74 , G06V10_82 , G06N3_084 , G06N3_0895 , G06N3_094 ,

技术画像

所属领域

缺陷检测缺陷检测半监督学习对抗神经网络

应用场景

工业自动化, 智能制造, 产品质检, 零件表面缺陷检测

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对抗机制的半监督式零件缺陷检测方法，包括：S1、建立对比分类网络，对比分类网络包括初始化参数为θ的分类器Cθ和初始化参数为的判别器S2、利用带标签零件图片数据集Sl训练分类器Cθ；S3、利用带标签零件图片数据集Sl和无标签零件图片数据集Su训练判别器S4、利用训练好的分类器Cθ对待测试零件图片进行预测，获得待测试零件的最终检测结果。该方法以半监督学习的方式，利用对抗机制训练出具有高精度与高鲁棒性的分类器，摒弃了传统深度学习分类任务中预测单张图片的类别标签的概念，致力于判断两张图片是否相似，以此来间接预测类别标签，在小批量带标签数据集上有良好的表现力与鲁棒性。

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

一种多视点下提高动态手势动作识别准确率的方法

当前第 / 件

一种基于深度学习的动态手势动作识别方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_764)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44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：13 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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