公开(公告)号：CN119600016A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202510127839.X

申请日：2025-02-05

Applicant: 吉林大学

Inventor： 杨锦晗 ,  陈玫玫

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/73 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明适用于工业检测技术领域，提供了基于图像处理的智能化工业检测方法及系统。本发明通过对目标工序产品进行检测拍摄与灰度化处理，生成目标灰度图像；选择第一标准点、第二标准点和多个检测点；获取第一标准点、第二标准点和多个检测点的点位坐标数据，计算多个检测比例和多个检测角度；进行检测分析，生成工业检测结果，进行工序后位处理。能够进行检测拍摄，选择第一标准点、第二标准点和多个检测点，计算多个检测比例和多个检测角度，对多个检测比例和多个检测角度进行检测分析与处理，无需对产品进行多种特征的综合检测分析，解决了检测的多样性和复杂性问题，且大大降低了计算量，减少了计算成本，能够有效避免卡顿、崩溃的风险。

公开(公告)号：CN119600016B

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510127839.X

申请日：2025-02-05

Applicant: 吉林大学

Inventor： 杨锦晗 ,  陈玫玫

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/73 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明适用于工业检测技术领域，提供了基于图像处理的智能化工业检测方法及系统。本发明通过对目标工序产品进行检测拍摄与灰度化处理，生成目标灰度图像；选择第一标准点、第二标准点和多个检测点；获取第一标准点、第二标准点和多个检测点的点位坐标数据，计算多个检测比例和多个检测角度；进行检测分析，生成工业检测结果，进行工序后位处理。能够进行检测拍摄，选择第一标准点、第二标准点和多个检测点，计算多个检测比例和多个检测角度，对多个检测比例和多个检测角度进行检测分析与处理，无需对产品进行多种特征的综合检测分析，解决了检测的多样性和复杂性问题，且大大降低了计算量，减少了计算成本，能够有效避免卡顿、崩溃的风险。

公开(公告)号：CN119904644A

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202510388628.1

申请日：2025-03-31

Applicant: 吉林大学

Inventor： 王世刚 ,  杨锦晗 ,  陈玫玫

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明的平扫CT图像中肾上腺区域分割的方法属于医疗数据处理技术领域，步骤包括勾画感兴趣区域、将训练集进行分割、送入卷积神经网络进行训练、得到差异化数据集、得到三个视角的精分割网络、得到融合网络训练集、得到CT图像中肾上腺区域的分割结果等。本发明在常用的两步法的基础之上提出了一种新的训练方法，并辅以改进后的交叉熵损失函数，使分割模型关注难以勾画边界的区域；同时采用多视角方式并引入融合网络，使得模型的分割精度进一步提升，提高了模型分割结果的可靠性和准确性。