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公开(公告)号:CN115951890B
公开(公告)日:2023-05-12
申请号:CN202310227287.0
申请日:2023-03-10
申请人: 成都数之联科技股份有限公司
发明人: 请求不公布姓名
摘要: 本发明公开了一种不同前端框架间的代码转换方法及系统及装置,涉及前端技术领域,该方法包括获取源文件组件类型并通过匹配的方式筛选出第一文件组件和第二文件组件,对第一文件组件解析得到模板块、代码块和样式块,对代码块解析得到第一抽象语法树,对第一抽象语法树遍历得到第二抽象语法树,对模板块遍历得到第三抽象语法树,合并第二抽象语法树和第三抽象语法树得到第四抽象语法树,基于第四抽象语法树生成第一代码并与样式块的代码合并,完成转换;对第二文件组件解析得到第五抽象语法树,对第五抽象语法树遍历得到第六抽象语法树,基于第六抽象语法树生成第二代码,完成转换。通过本发明能够提高不同前端框架间代码转换率。
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公开(公告)号:CN116091874A
公开(公告)日:2023-05-09
申请号:CN202310372798.1
申请日:2023-04-10
申请人: 成都数之联科技股份有限公司
发明人: 请求不公布姓名
IPC分类号: G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
摘要: 本申请的实施例公开了一种图像校验方法、训练方法、装置、介质、设备及程序产品,涉及图像处理技术领域,包括:将目标图像与若干预设图像分别输入已训练的孪生网络模型,获得若干相似度信息;根据相似度阈值与相似度信息,获得目标图像相对预设产品的归属结果,以完成图像校验。本申请通过目标图像与预设图像构建孪生网络模型,卷积神经网络准确提取图像的特征,孪生网络计算图像间的相似度,由于预设图像是用于训练缺陷检测模型,因此获得图像的相似度后,根据相似度阈值,能快速判断目标图像与训练检测模型的样本的相似情况,即可以提前判断出目标图像是否属于参与训练缺陷检测模型的图像,实现对目标图像相对预设产品是否为新产品的校验。
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公开(公告)号:CN115984244A
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202310079204.8
申请日:2023-02-08
申请人: 成都数之联科技股份有限公司
发明人: 请求不公布姓名
摘要: 本申请的实施例公开了一种面板缺陷标注方法、装置、存储介质、设备及程序产品,涉及图像处理技术领域,包括:在目标图像上分别生成掩码,获得第一掩码图像和第二掩码图像;分别对第一掩码图像和第二掩码图像进行修复,获得第一修复图像与第二修复图像;分别将第一修复图像和第二修复图像,与目标图像进行像素做差,获得第一差值图像和第二差值图像;将第一差值图像与第二差值图像上的缺陷信息合并,获得目标缺陷信息;根据目标缺陷信息,对目标图像上的缺陷进行标注。本申请通过分别生成掩码,将完整缺陷分割为两部分进行提取,最后再合并为完整缺陷进行标注,提取更为准确完整,并避免过程中复杂背板的干扰,提升了缺陷标注的质量。
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公开(公告)号:CN115935952A
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202211679832.1
申请日:2022-12-27
申请人: 成都数之联科技股份有限公司
发明人: 请求不公布姓名
IPC分类号: G06F40/216 , G06F40/279 , G06F40/166 , G06F40/117 , G06N3/02
摘要: 本发明提供一种基于实体替换和悬浮标记的关系抽取方法及系统,涉及自然语言处理领域,所述方法包括:对原始文本进行实体替换和悬浮标记处理,以得到检测文本;对检测文本进行语言特征提取处理,以得到特征向量;对特征向量进行向量拼接处理和语言特征提取处理,以得到实体关系得分向量;对实体关系得分向量进行关系标签的概率分布预测处理,以得到类别概率分布图;对类别概率分布图进行解码处理。本发明将待抽取关系的实体对替换为固定标记,使得关系的表达更加通用,解决了因实体对名称干扰引起的关系分类错误;同时,对实体对前后添加特殊表征,悬浮标记于句尾,解决了关系抽取过程中实体信息表征不够充分,导致的模型泛化性能差的问题。
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公开(公告)号:CN115578377B
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202211417431.9
申请日:2022-11-14
申请人: 成都数之联科技股份有限公司
发明人: 请求不公布姓名
IPC分类号: G06T7/00
摘要: 本申请公开了一种面板缺陷的检测方法、训练方法、装置、设备及介质,旨在解决现有面板阵列制程中缺陷检测效率较低的技术问题,涉及面板图像处理技术领域,所述面板缺陷的检测方法,包括以下步骤:获取待检测面板的目标图像和所述待检测面板对应的标准图像;所述标准图像为无缺陷图像;将所述目标图像和标准图像分别输入训练获得的目标检测模型,以输出目标输出图像和标准输出图像;计算所述目标输出图像和所述标准输出图像的Spearman相关系数;基于所述Spearman相关系数,判断所述目标图像是否存在缺陷。
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公开(公告)号:CN115861327A
公开(公告)日:2023-03-28
申请号:CN202310181535.2
申请日:2023-03-01
申请人: 成都数之联科技股份有限公司
发明人: 请求不公布姓名
摘要: 本申请公开了一种PCB颜色变化缺陷检测方法、装置、设备及介质,涉及电路板图像处理领域,旨在解决现有印刷电路板颜色变化缺陷检测效率较低的技术问题。所述PCB颜色变化缺陷检测方法,包括以下步骤:获取目标电路板的待检测图像;所述待检测图像为包含目标颜色变化缺陷的电路板图像;对所述待检测图像中的颜色变化缺陷种类进行语义分割处理,获得二维矩阵图像;将所述二维矩阵图像进行平铺处理,获得一维向量图像;将所述一维向量图像中多余区域去除后,获得最小区域二维矩阵图像;将所述最小区域二维矩阵图像中的像素值,按照预设阈值进行卡控,获得缺陷检测结果。
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公开(公告)号:CN115629431B
公开(公告)日:2023-03-14
申请号:CN202211653852.1
申请日:2022-12-22
申请人: 成都数之联科技股份有限公司
发明人: 请求不公布姓名
摘要: 本申请公开了一种水汽含量预测方法、装置、设备及介质,涉及气象预测技术领域,旨在解决现有技术对大气中水汽含量的预测精确度较低的技术问题。所述预测方法,包括以下步骤:获取过去第一预定时间段的第一日均水汽含量时间序列数据和过去第二预定时间段的第二日均水汽含量时间序列数据;基于所述第一日均水汽含量时间序列数据和所述第二日均水汽含量时间序列数据,获得余弦相似值和均方根误差值;基于相似度预设阈值和误差预设阈值,获得参考时间周期;基于所述参考时间周期,获得目标时间周期的预测日均水汽含量时间序列数据。
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公开(公告)号:CN115661160B
公开(公告)日:2023-03-10
申请号:CN202211702034.6
申请日:2022-12-29
申请人: 成都数之联科技股份有限公司
发明人: 请求不公布姓名
IPC分类号: G06T7/00 , G06V10/764 , G06N3/08 , G06N20/00 , G06N3/0464
摘要: 本发明公开了一种面板缺陷检测方法及系统及装置及介质,涉及显示面板检测技术领域,本发明分别建立目标检测模型和异常检测模型,对待检测面板进行检测时,首先将面板图像输入所述目标检测模型中,将所述目标检测模型输出的无缺陷图像再次输入所述异常检测模型中,最后综合两个模型的输出结果获得面板缺陷信息,实现了自动化对面板已知缺陷和未知缺陷的检出;根据对OLED面板在弯折测试前后的图像确定了OLED面板缺陷产生原因,提高了面板生产效率,降低了面板的未知质量风险,具有良好的实用性。
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公开(公告)号:CN115661160A
公开(公告)日:2023-01-31
申请号:CN202211702034.6
申请日:2022-12-29
申请人: 成都数之联科技股份有限公司
发明人: 请求不公布姓名
IPC分类号: G06T7/00 , G06V10/764 , G06N3/08 , G06N20/00 , G06N3/0464
摘要: 本发明公开了一种面板缺陷检测方法及系统及装置及介质,涉及显示面板检测技术领域,本发明分别建立目标检测模型和异常检测模型,对待检测面板进行检测时,首先将面板图像输入所述目标检测模型中,将所述目标检测模型输出的无缺陷图像再次输入所述异常检测模型中,最后综合两个模型的输出结果获得面板缺陷信息,实现了自动化对面板已知缺陷和未知缺陷的检出;根据对OLED面板在弯折测试前后的图像确定了OLED面板缺陷产生原因,提高了面板生产效率,降低了面板的未知质量风险,具有良好的实用性。
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公开(公告)号:CN115643308A
公开(公告)日:2023-01-24
申请号:CN202211234596.2
申请日:2022-10-10
申请人: 成都数之联科技股份有限公司
发明人: 请求不公布姓名
IPC分类号: H04L67/60 , H04L67/5682 , H04L67/5651 , H04L67/1095
摘要: 本发明公开了一种优化请求的方法及系统及装置及介质,涉及前端开发技术领域,包括以下步骤:S1.创建响应数据资源池和请求数据资源池;S2.获取请求;S3.根据标识判断是否进行更新,若是,则执行S5,若否,则执行S4;S4.判断响应数据资源池中是否有该请求的响应数据,若是,则返回响应数据,若否,则执行S5;S5.判断请求数据资源池中是否有与该请求相同的第二请求,若是,则执行S6,若否,则执行S7;S6.绑定第一预设函数到第二请求上,待第二请求完成后将响应数据传递给第一预设函数并执行,返回响应数据;S7.将该请求存入请求数据资源池并执行绑定的函数来返回响应数据;S8.移除该请求,并将响应数据缓存到响应数据资源池。避免重复请求和统一响应数据。
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