公开(公告)号：CN105621587B

公开(公告)日：2018-01-23

申请号：CN201610081522.8

申请日：2016-02-05

Applicant: 浙江大学

Inventor： 刘小为 ,  余永强 ,  孙哲 ,  王丽丽 ,  叶苗苗 ,  邵煜 ,  方磊

IPC: C02F1/72 ,  C02F101/36 ,  C02F101/38

Abstract: 本发明涉及一种利用硫酸根自由基降解氯代硝基芳烃的方法，将单过硫酸盐和/或过硫酸盐以及促进剂加入到含氯代硝基芳烃的水体中进行降解；所述的促进剂选自香茅醛、柠檬醛、紫苏醛、半棉酚、刺苞菊醛、香茶菜醛、丝石竹皂苷元、香草醛、肉桂醛、厚朴醛、洋商陆素A、重楼排草皂苷、长春新碱、葡醛内酯、鱼腥草素、豆腐果苷或植物酮中的一种或几种。该方法操作简单，不必增加额外的处理设备，适用范围广泛，对反应温度要求低；并且使用绿色无污染的天然植物提取物作为促进剂，减小对环境的污染。

公开(公告)号：CN110880176B

公开(公告)日：2022-04-26

申请号：CN201911134257.5

申请日：2019-11-19

Applicant: 浙江大学

Inventor： 余永强 ,  楼利璇 ,  刘小为

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于对抗生成网络的半监督工业图像缺陷分割方法，使用少量标注的带有缺陷的负样本和大量没有缺陷的正样本来训练神经网络从而得到能对缺陷自动识别的分割网络。在神经网络的构建过程中分别使用了基于D‑LinkNet的分割网络和基于U‑net重构网络，通过交叉训练的方式来分离负样本和正样本的特征空间从而使分割网络能正确分割出负样本中的缺陷。本方法能大大减少对工业缺陷样本图像的依赖，同时能大幅度减少分割模型在分割缺陷时的误差。

公开(公告)号：CN111161213B

公开(公告)日：2022-03-11

申请号：CN201911250467.0

申请日：2019-12-09

Applicant: 浙江大学

Inventor： 余永强 ,  楼利璇 ,  刘小为

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN111161213A

公开(公告)日：2020-05-15

申请号：CN201911250467.0

申请日：2019-12-09

Applicant: 浙江大学

Inventor： 余永强 ,  楼利璇 ,  刘小为

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN110880176A

公开(公告)日：2020-03-13

申请号：CN201911134257.5

申请日：2019-11-19

Applicant: 浙江大学

Inventor： 余永强 ,  楼利璇 ,  刘小为

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于对抗生成网络的半监督工业图像缺陷分割方法，使用少量标注的带有缺陷的负样本和大量没有缺陷的正样本来训练神经网络从而得到能对缺陷自动识别的分割网络。在神经网络的构建过程中分别使用了基于D-LinkNet的分割网络和基于U-net重构网络，通过交叉训练的方式来分离负样本和正样本的特征空间从而使分割网络能正确分割出负样本中的缺陷。本方法能大大减少对工业缺陷样本图像的依赖，同时能大幅度减少分割模型在分割缺陷时的误差。

公开(公告)号：CN105621587A

公开(公告)日：2016-06-01

申请号：CN201610081522.8

申请日：2016-02-05

Applicant: 浙江大学

Inventor： 刘小为 ,  余永强 ,  孙哲 ,  王丽丽 ,  叶苗苗 ,  邵煜 ,  方磊

IPC: C02F1/72 ,  C02F101/36 ,  C02F101/38

CPC classification number: C02F1/72 ,  C02F2101/36 ,  C02F2101/38

Abstract: 本发明涉及一种利用硫酸根自由基降解氯代硝基芳烃的方法，将单过硫酸盐和/或过硫酸盐以及促进剂加入到含氯代硝基芳烃的水体中进行降解；所述的促进剂选自香茅醛、柠檬醛、紫苏醛、半棉酚、刺苞菊醛、香茶菜醛、丝石竹皂苷元、香草醛、肉桂醛、厚朴醛、洋商陆素A、重楼排草皂苷、长春新碱、葡醛内酯、鱼腥草素、豆腐果苷或植物酮中的一种或几种。该方法操作简单，不必增加额外的处理设备，适用范围广泛，对反应温度要求低；并且使用绿色无污染的天然植物提取物作为促进剂，减小对环境的污染。