基于单样本学习的轻量化部件缺陷检测方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种基于单样本学习的轻量化部件缺陷检测方法。利用机器视觉技术，使用现有光学检测设备采集的部件图像，实现部件的缺陷检测，包括定性的判定部件是否存在问题，以及给出存在缺陷的可能区域。本发明提出的方法无需人工标注样本，数据采集成本低，且能适应不同的光照条件。
基本信息
专利标题 ：
基于单样本学习的轻量化部件缺陷检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114463296A
申请号 ：
CN202210079249.0
公开（公告）日 ：
2022-05-10
申请日 ：
2022-01-24
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
黄玉春徐健杨东晨赵广润
申请人 ：
武汉大学
申请人地址 ：
湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
代理机构 ：
武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
王琪
优先权 ：
CN202210079249.0
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06T7/11 G06T7/136 G06T5/00 G06T5/40
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
2022-05-27 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20220124
申请日 : 20220124
2022-05-10 ：
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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