買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉中國計量大學;元心科技(深圳)有限公司申請的專利基于深度學習的金屬表面微缺陷檢測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120125575B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510594144.2，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權基于深度學習的金屬表面微缺陷檢測方法及系統是由羅文;徐善武;李云飛;張德元;代婕;汪照設計研發完成，并于2025-05-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的金屬表面微缺陷檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本申請涉及一種基于深度學習的金屬表面微缺陷檢測方法及系統，所述方法包括：獲取待檢測金屬的表面圖像并進行預處理；調用訓練好的缺陷檢測模型對所述表面圖像進行缺陷檢測，得到所述表面圖像中的缺陷區域的邊界框；其中，所述訓練好的缺陷檢測模型中包含有注意力組合模塊、增強特征提取模塊、四分支堆疊模塊；所述注意力組合模塊用于提取所述表面圖像的多尺度特征；所述增強特征提取模塊通過擴大感受野，提取所述表面圖像的深層局部特征；所述四分支堆疊模塊通過網絡結構優化，降低模型參數量；基于所述邊界框的尺寸信息，確定所述待檢測金屬的實際缺陷尺寸。采用本方法能夠提高對金屬表面微缺陷檢測的效率。

本發明授權基于深度學習的金屬表面微缺陷檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的金屬表面微缺陷檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取待檢測金屬的表面圖像并進行預處理； 調用訓練好的缺陷檢測模型對所述表面圖像進行缺陷檢測，得到所述表面圖像中的缺陷區域的邊界框； 基于所述邊界框的尺寸信息，確定所述待檢測金屬的實際缺陷尺寸； 其中，所述訓練好的缺陷檢測模型中包含有注意力組合模塊、增強特征提取模塊、四分支堆疊模塊；所述注意力組合模塊用于提取所述表面圖像的多尺度特征；所述增強特征提取模塊通過擴大感受野，提取所述表面圖像的深層局部特征；所述四分支堆疊模塊通過網絡結構優化，降低模型參數量； 所述四分支堆疊模塊包括兩個分支； 在第一分支中，輸入內容經過1×1的卷積塊處理后得到第一輸出； 在第二分支中，所述輸入內容經過1×1的卷積塊處理后得到第二輸出，所述第二輸出經過3×3的卷積塊處理后得到第三輸出，將所述第二輸出與所述第三輸出進行拼接后輸入1×1的卷積塊處理得到第四輸出；所述第四輸出經過3×3的卷積塊處理后得到第五輸出，所述第五輸出再經過3×3的卷積塊處理后得到第六輸出； 將所述第一輸出、所述第四輸出、所述第五輸出以及所述第六輸出進行拼接后輸入1×1的卷積塊處理后，得到所述四分支堆疊模塊的輸出結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國計量大學;元心科技(深圳)有限公司，其通訊地址為：310016 浙江省杭州市江干區杭州下沙高教園區學源街258號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。