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云南大学吴昊获国家专利权

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龙图腾网获悉云南大学申请的专利一种瓷砖瑕疵检测方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114841987B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210578252.7,技术领域涉及:G06T7/00;该发明授权一种瓷砖瑕疵检测方法及系统是由吴昊;马鸿伟;袁国武;普园媛设计研发完成,并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

一种瓷砖瑕疵检测方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种瓷砖瑕疵检测方法及系统,涉及瓷砖生产技术领域。所述瓷砖瑕疵检测方法包括:获取目标瓷砖图片;根据所述目标瓷砖图片和瓷砖瑕疵检测模型得到瓷砖瑕疵检测结果;所述瓷砖瑕疵检测模型是根据可变形卷积网络和自注意力模块建立的;所述瓷砖瑕疵检测结果包括所述目标瓷砖图片是否存在瑕疵以及存在瑕疵时的瑕疵类别和位置信息。本发明通过可变形卷积网络和自注意力模块建立瓷砖瑕疵检测模型,能够检测出尺度变化较大、空间位置变化较大以及位于复杂背景图案下的瑕疵,提升瓷砖瑕疵检测能力。

本发明授权一种瓷砖瑕疵检测方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种瓷砖瑕疵检测方法,其特征在于,包括: 获取目标瓷砖图片; 根据所述目标瓷砖图片和瓷砖瑕疵检测模型得到瓷砖瑕疵检测结果;所述瓷砖瑕疵检测模型是根据可变形卷积网络和自注意力模块建立的;所述瓷砖瑕疵检测结果包括所述目标瓷砖图片是否存在瑕疵以及存在瑕疵时的瑕疵类别和位置信息; 所述可变形卷积网络包括依次连接的尺度感知层、空间感知层、可变形卷积层和可变形池化层;所述自注意力模块包括依次连接的编码模块、解码模块和预测模块; 所述可变形卷积层用于使所述可变形卷积网络自适应地学习瑕疵的采样位置;构建所述可变形卷积层,具体包括: 对深度学习领域进行卷积运算: 其中,Si,j为深度学习领域的卷积运算,I为输入网络的图像,R为卷积核,i和j表示特征图每个点的坐标值,m表示卷积核的宽,n表示卷积核的高; 对输入图像进行卷积运算得到特征图: 其中,yp0为所述对输入图像进行卷积运算得到的特征图,pn为卷积核R的所有元素,p0为区域建议框上的点,Δpn为卷积核每个采样点的偏移量,x·为输入图像,xp0+pn+Δpn表示输入图像p0+pn+Δpn处的值,wpn表示卷积核pn处的取值; 所述可变形池化层用于将区域建议框进行微调,使瓷砖瑕疵区域能够占据所述区域建议框的大部分区域,避免无关的背景因素的干扰导致所述可变形卷积网络误检;构建所述可变形池化层,具体包括: 将所述区域建议框映射到原始特征图,所述原始特征图为所述尺度感知层的输入,并把映射到原始特征图的区域建议框划分为k×k个区域,对每个区域bini,j0≤i,j≤k: 将Δpi,j作用到bini,j的每个元素得到偏移后的RoI区域,输出每个元素偏移后的特征图: 将所述每个元素偏移后的特征图经过RoI池化层处理,送入FC层: 其中,x·为输入图像,yi,j为每个元素偏移后的特征图,nij为bini,j中的像素点的个数,p0为区域建议框上的点,p表示遍历区域bini,j的每个位置,Δpi,j表示网络学习到的bini,j中第i,j个位置的偏移量,{Δpi,j|0≤i,j≤k},λ为先验值,将学习到的偏移量信息,符号表示向量的点乘,w0、h0表示RoI框的宽和高。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人云南大学,其通讯地址为:650504 云南省昆明市呈贡区云南大学信息学院1208;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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