国家知识产权局信息显示,齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心);山东山科智控数字化科技有限公司申请一项名为“基于特征记忆库与状态空间的木材表面缺陷检测方法”的专利,公开号CN122573969A,申请日期为2026年7月。
专利摘要显示,本发明属于缺陷检测技术领域,尤其涉及基于特征记忆库与状态空间的木材表面缺陷检测方法。所述方法采用状态空间视觉编码器特征提取、局部感知 Patch 特征构建、基于灰度统计分组的正常特征记忆库压缩以及基于局部感知 Patch 参考距离分布的异常评分校准等技术,实现了对木材表面缺陷的异常检测、空间定位和可视化输出。基于正常特征记忆库进行异常检测,不依赖大量缺陷样本进行分类或分割监督训练,仅在建库阶段利用缺陷标记筛选高置信正常区域,降低了缺陷样本规模和类别完整性要求。通过上述技术的配合,本发明能够在降低对大量缺陷样本和精细标注依赖的同时,提高复杂木纹背景下缺陷检测的准确性、稳定性和定位能力。
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来源:市场资讯