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一种基于知识图谱的工业产品缺陷图像分类方法

摘要

本发明公开一种基于知识图谱的工业产品缺陷图像分类方法,该方法能结合工业生产当中的经验知识和缺陷本身图像特征来对工业产品缺陷进行分类,解决了以往卷积神经网络仅从图像本身的特征对缺陷进行分类的缺点。本方法可在减少对缺陷样本依赖的同时,大大提高深度学习在工业产品缺陷分类时的准确度。

著录项

  • 公开/公告号CN111161213A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-05-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江大学;

    申请/专利号CN201911250467.0

  • 发明设计人 余永强;楼利璇;刘小为;

    申请日2019-12-09

  • 分类号

  • 代理机构杭州求是专利事务所有限公司;

  • 代理人贾玉霞

  • 地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

  • 入库时间 2023-12-17 09:04:09

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-06-09

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/00 申请日:20191209

    实质审查的生效

  • 2020-05-15

    公开

    公开

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