[发明专利]一种基于知识图谱的工业产品缺陷图像分类方法有效
| 申请号： | 201911250467.0 | 申请日： | 2019-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN111161213B | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 余永强;楼利璇;刘小为 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 贾玉霞 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 知识 图谱 工业产品 缺陷 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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