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| 专利/申请号： | CN202011404322.4 | 专利名称： | 基于贝叶斯压缩感知和深度学习的FPC缺陷检测方法 |
| 申请日： | 2020-12-04 | 申请/专利权人 | |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G06T7/00 分类检索 |
| 公开/公告日： | 转让价格： | 【平台担保交易】 | |
| 公开/公告号： | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 | |
| 浏览量： | 92 | 所属领域： | 深度学习 C P F 检测 压缩感知专利转让搜索 |
摘 要：本发明公开一种基于贝叶斯压缩感知和深度学习的FPC缺陷检测方法，该方法以Faster RCNN的残差网络ResNet为模型，设计基于主频率波数域的曲波稀疏基，提出Faster RCNN的自适应采样矩阵，对FPC图像进行压缩采样，再使用Conv+Relu+Pooling层提取压缩采样后FPC图像的特征值，然后利用RPN网络生成的推荐和ResNet网络最后一层得到的特征映射，计算出推荐特征映射，最后对特征映射进行全连接操作，并使用Softmax函数进行FPC图像缺陷分类识别。本发明克服了传统图像处理方法只能检测特定情况下的FPC缺陷检测，具有较好的鲁棒性，且识别精度较高、速度快。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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