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公开(公告)号：CN113379742B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110921739.6
申请日：2021-08-12
申请人： 浙江华睿科技股份有限公司
摘要： 本申请提供了一种基于人工智能的器件的结构检测方法、装置及电子设备；方法包括：对待检测对象的图像进行图像分割处理，得到所述待检测对象的连通域图像；基于所述待检测对象的连通域图像，获取所述待检测对象的第一特征向量；将所述第一特征向量与至少两个第二特征向量进行相似度比对，得到至少两个相似度比对结果，其中，所述第二特征向量为作为所述待检测对象的参考对象的特征向量；对所述至少两个相似度比对结果投票，基于投票结果确定所述待检测对象的连通域是否存在缺陷。本申请提供的基于人工智能的器件的结构检测方法，能够准确、快速地检测连通域是否存在异常。
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公开(公告)号：CN112330594B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202011090248.3
申请日：2020-10-13
申请人： 浙江华睿科技股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明公开了一种纸筒缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质，本发明实施例中在进行纸筒缺陷检测时，预先训练有两个模型，分别是用于检测纸筒侧面缺陷的第一检测模型和用于检测纸筒顶面缺陷的第二检测模型，这样在进行模型训练时，基于侧面样本图像对第一检测模型进行训练，基于顶面样本图像对第二检测模型进行训练。降低了第一检测模型和第二检测模型的复杂度。另外，第一检测模型只检测侧面图像的缺陷及对应的类别，第二检测模型只检测顶面图像的缺陷及对应的类别，避免了缺陷种类分类模糊的问题，提高了确定缺陷类别的准确性。
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公开(公告)号：CN111539456B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202010254375.6
申请日：2020-04-02
申请人： 浙江华睿科技股份有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/09
摘要： 本发明公开了一种目标识别方法及设备，由于采用的网络模型为根据深度检测网络模型和深度语义分割网络模型确定，其中深度语义分割网络模型可以将图像的学习精确到像素层级，对边缘精细背景的干扰较少，且对不规则目标具有更高的鲁棒性，所以在将两类网络模型相结合，可以提高对复杂目标的识别能力，准确地区分相似的陷特征，从而可以提高识别和检测结果的准确度，降低漏检率。并且，本发明实施例提供的方法中首先根据网络模型确定待检测图像中的目标以及目标的位置信息，之后再根据目标的位置(56)对比文件CN 109977780 A,2019.07.05CN 110276477 A,2019.09.24WO 2020006964 A1,2020.01.09刘恒.基于全卷积网络的手机液晶面板缺陷检测算法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2020,全文.Feiyang Cheng 等.Leveraging semanticsegmentation with learning-basedconfidence measure《.Neurocomputing》.2019,第329卷全文.
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公开(公告)号：CN113379742A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110921739.6
申请日：2021-08-12
申请人： 浙江华睿科技股份有限公司
摘要： 本申请提供了一种基于人工智能的器件的结构检测方法、装置及电子设备；方法包括：对待检测对象的图像进行图像分割处理，得到所述待检测对象的连通域图像；基于所述待检测对象的连通域图像，获取所述待检测对象的第一特征向量；将所述第一特征向量与至少两个第二特征向量进行相似度比对，得到至少两个相似度比对结果，其中，所述第二特征向量为作为所述待检测对象的参考对象的特征向量；对所述至少两个相似度比对结果投票，基于投票结果确定所述待检测对象的连通域是否存在缺陷。本申请提供的基于人工智能的器件的结构检测方法，能够准确、快速地检测连通域是否存在异常。
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