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公开(公告)号：CN115952463A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211719240.8
申请日：2022-12-30
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC: G06F18/2433 , G06F18/22 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及检测技术领域，具体涉及一种基于记忆力机制的工业异常检测方法、装置和设备，在该基于记忆力机制的工业异常检测方法中，通过引入异常特征，在基于正常特征检测的基础上，利用待测信息与异常特征的相似度，配合检测。如此，当待测信息与异常特征相似度较高时，可以直接判断存在异常，提高了异常检测的准确性；而且，当待测信息存在异常时，可以减少基于正常特征检测的工作量，大大提高了异常检测的效率；同时，通过基于相似度确定异常评分，从而判断是否异常的原理，避免对每一个类别单独训练一个模型，减少样本采集成本，更利于实际应用。
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公开(公告)号：CN115870237A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211633258.6
申请日：2022-12-19
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
Abstract: 本发明涉及一种流水线产品质量检测并剔除缺陷产品的系统及方法，应用于流水线产品质量检测技术领域，包括：通过相机采集流水线上的图像数据，通过计算图像数据的颜色平均值以及图像特征值判断图像数据中的空心圆柱状产品是否存在缺陷，当有缺陷存在时，通过向设置在流水线一侧的击打装置发送控制信号，击打装置将有缺陷的空心圆柱状产品从流水线上击打到流水线另一侧的地面上，完成对缺陷空心圆柱状产品的剔除，采用本申请的方案，不需要对流水线上的产品的状态有要求，且完成缺陷产品的检测后，可以实时的将空心圆柱状产品从流水线上剔除，无需人工参与，提高了产品质量检测的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118941523A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410981616.5
申请日：2024-07-22
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本公开的实施例公开了纺织品起毛起球级别检测方法、装置、设备和可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取初始点云训练样本集；对初始点云训练样本集进行点云过滤处理；对初始物品识别网络进行第一训练；将训练完成的初始物品识别模型确定为待训练纺织品起毛起球级别检测模型；获取纺织品点云训练样本集；对待训练纺织品起毛起球级别检测模型进行第二训练；将训练完成的待训练纺织品起毛起球级别检测模型确定为纺织品起毛起球级别检测模型；采集待检测纺织品点云数据；对待检测纺织品点云数据进行分割处理；将点云块信息输入至纺织品起毛起球级别检测模型；生成纺织品起毛起球级别检测信息。该实施方式提高了纺织品起毛起球级别检测信息的准确性。
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公开(公告)号：CN117257163A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311193010.7
申请日：2023-09-13
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC: A47L1/02
Abstract: 本公开的实施例公开了可变形窗户清洁机器人和电机控制方法。该可变形窗户清洁机器人的一具体实施方式包括：滚轮电机组件、清扫电机组件、可伸缩组件、滚轮组件、基座组件、清洁组件、传感器组件和控制模块，滚轮电机组件与传感器组件设置在基座组件上；滚轮电机组件与滚轮组件通过转轴连接；可伸缩组件包括可伸缩轴，基座组件包括第一基座和第二基座，第一基座和第二基座分别设置于可伸缩轴的两端；清扫电机组件包括第一清扫电机和第二清扫电机；清洁组件设置于可伸缩轴上；滚轮电机组件、清扫电机组件、传感器组件与控制模块通信连接。该可变形窗户清洁机器人可以提高窗户清洁机器人的清洁效率和窗户清洁机器人的安全性。
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公开(公告)号：CN117214177A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311120880.1
申请日：2023-08-31
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
Abstract: 本公开的实施例公开了手机壳缺陷检测方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：响应于检测到待检测手机壳放置在手机壳托架上，控制第一摄像设备获取待检测手机壳的第一图像，以及控制第二摄像设备获取待检测手机壳的第二图像；确定第一图像和第二图像对应的标准手机壳图像信息；根据第一图像和第二图像对应的标准手机壳图像信息，对边缘裁剪处理后的第一图像和边缘裁剪处理后的第二图像进行对齐处理，得到第一对齐图像和第二对齐图像；根据标准手机壳图像信息、第一对齐图像和第二对齐图像，对待检测手机壳进行缺陷检测，得到检测结果信息；将检测结果信息显示在显示设备。该实施方式降低了误检率和缩短了检测耗时，且不需要额外的配置硬件资源。
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公开(公告)号：CN116468725A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310691667.X
申请日：2023-06-13
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC: G06T7/00 , G06F18/25 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及基于预训练模型的工业缺陷检测方法、装置及存储介质，应用于工业缺陷检测技术领域，包括：通过获取工业缺陷检测图像数据集来训练视觉语言模型，针对每种场景下的每种工业缺陷设置语言文本，通过语言文本描述目标缺陷的特征，将待检测图像和目标缺陷所对应的语言文本一并输入到预训练的视觉语言模型中，这样预训练的视觉语言模型就可以结合待检测图像以及目标缺陷的语言文本，通过在待检测图像上寻找与语言文本相关联的物体区域，从而实现目标缺陷的检测；本申请中，针对每一种缺陷设置不同的语言文本，而不是针对每一种缺陷单独训练模型，从而节省模型训练过程中花费的时间，节约成本，同时还能实现工业检测上多种缺陷的识别检测。
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公开(公告)号：CN116468725B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310691667.X
申请日：2023-06-13
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC: G06T7/00 , G06F18/25 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及基于预训练模型的工业缺陷检测方法、装置及存储介质，应用于工业缺陷检测技术领域，包括：通过获取工业缺陷检测图像数据集来训练视觉语言模型，针对每种场景下的每种工业缺陷设置语言文本，通过语言文本描述目标缺陷的特征，将待检测图像和目标缺陷所对应的语言文本一并输入到预训练的视觉语言模型中，这样预训练的视觉语言模型就可以结合待检测图像以及目标缺陷的语言文本，通过在待检测图像上寻找与语言文本相关联的物体区域，从而实现目标缺陷的检测；本申请中，针对每一种缺陷设置不同的语言文本，而不是针对每一种缺陷单独训练模型，从而节省模型训练过程中花费的时间，节约成本，同时还能实现工业检测上多种缺陷的识别检测。
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