中国地质大学(武汉)郑世祺获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利一种竹片缺陷检测方法、设备及存储设备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：CN116433613B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310286388.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种竹片缺陷检测方法、设备及存储设备是由郑世祺;宫馨雨设计研发完成，并于2023-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种竹片缺陷检测方法、设备及存储设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种竹片缺陷检测方法、设备及存储设备，方法具体如下：采集竹片图像，并进行预处理，得到处理后的样本集；构建ResNet检测模型，采用Optuna算法获取模型超参数；利用超参数对检测模型进行优化，得到优化后的模型；应用优化后的模型进行竹片缺陷检测；设备及存储设备用以实现方法；本发明有益效果是：提高了竹片缺陷的检测精度。
本发明授权一种竹片缺陷检测方法、设备及存储设备在权利要求书中公布了：1.一种竹片缺陷检测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、采集竹片图像，并进行预处理，得到处理后的样本集； S2、构建ResNet检测模型，采用Optuna算法获取模型超参数； S3、利用超参数对检测模型进行优化，得到优化后的模型； S4、应用优化后的模型进行竹片缺陷检测； 所述ResNet检测模型的构建过程如下：通过卷积层和批归一化层进行特征提取和归一化，然后与原始输入特征相加，最后再通过ReLU激活函数进行非线性变换，最后使用多个残差块来构建ResNet检测模型； 采用Optuna算法获取ResNet检测模型超参数的过程如下： S21、定义优化目标函数；所述优化目标函数的输入为ResNet检测模型的初始超参数，输出为ResNet检测模型的检测准确率； S22、设定ResNet检测模型超参数搜索空间； S23、根据超参数搜索空间，运用Optuna优化器迭代进行超参数搜索，得到最优超参数。
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中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号；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”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励