使用深度学习的新产品的质量检查方法及系统
公开
摘要
本发明提出一种使用深度学习的新产品的质量检查方法及系统，使用深度学习的新产品的质量检查方法及系统可包括：学习数据生成系统，基于作为存在缺陷的现有产品的图像的不良图像生成用于所述新产品的质量检查的学习所需的学习数据；以及不良识别系统，学习所述学习数据，并且基于学习执行所述新产品的质量检查。
基本信息
专利标题 ：
使用深度学习的新产品的质量检查方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114631115A
申请号 ：
CN202080076418.4
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2020-07-31
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
秋渊学丁在虎梁淙现
申请人 ：
乐人株式会社
申请人地址 ：
韩国京畿道
代理机构 ：
成都超凡明远知识产权代理有限公司
代理人 ：
洪玉姬
优先权 ：
CN202080076418.4
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06T7/11 G01N21/88
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-06-14 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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