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龍圖騰網(wǎng)恭喜長安大學(xué);西安恒盈晟科技股份有限公司申請的專利基于小樣本的多晶硅切割機(jī)金剛線跳線檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119704423B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202510241075.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B28D5/04；該發(fā)明授權(quán)基于小樣本的多晶硅切割機(jī)金剛線跳線檢測方法是由朱旭;倪冰;王宏偉;薛潤松;朱艷輝;溫嵩燾;蔡祥龍?jiān)O(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-03向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于小樣本的多晶硅切割機(jī)金剛線跳線檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于金剛線跳線檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于小樣本的多晶硅切割機(jī)金剛線跳線檢測方法。該發(fā)明通過基于梯度變化的跳線樣本生成算法，擴(kuò)充了樣本數(shù)量，解決了訓(xùn)練樣本不足的問題，對(duì)YOLOv8模型C2f模塊進(jìn)行了改進(jìn)，減少了模型的參數(shù)量和計(jì)算量，并通過多尺度擴(kuò)展卷積提取更多的上下文信息，增強(qiáng)了模型對(duì)跳線與背景噪聲的區(qū)分能力，引入CBAM注意力模塊，有效抑制了背景干擾，增強(qiáng)了對(duì)小目標(biāo)的敏感度，提高了模型的檢測精度，結(jié)合實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法相比YOLOv8n，mAP得到相應(yīng)的提高，同時(shí)參數(shù)量和計(jì)算量也相應(yīng)的減少，完全滿足跳線檢測的實(shí)際需求。

本發(fā)明授權(quán)基于小樣本的多晶硅切割機(jī)金剛線跳線檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于小樣本的多晶硅切割機(jī)金剛線跳線檢測方法，其特征在于：包括：獲取多晶硅切割機(jī)的金剛線網(wǎng)圖像，通過統(tǒng)計(jì)金剛線網(wǎng)圖像中金剛線網(wǎng)亮度的梯度變化，剔除梯度和亮度異常的部分，恢復(fù)完整的金剛線網(wǎng)背景，記錄為基礎(chǔ)樣本；對(duì)基礎(chǔ)樣本進(jìn)行擴(kuò)充，并輸出為缺陷樣本數(shù)據(jù)集；構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，通過缺陷樣本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型以識(shí)別并定位金剛線跳線缺陷；其中，對(duì)基礎(chǔ)樣本進(jìn)行擴(kuò)充，并輸出為缺陷樣本數(shù)據(jù)集包括：將跳線周圍的區(qū)域分為不同的子區(qū)域，計(jì)算各個(gè)子區(qū)域的平均亮度與面積，并分別記錄為第一條件參數(shù)和第二條件參數(shù)；依據(jù)第一條件參數(shù)和第二條件參數(shù)從金剛線網(wǎng)圖像中篩選出跳線子圖；對(duì)跳線子圖執(zhí)行幾何變換操作，并將幾何變換后的跳線子圖與金剛線網(wǎng)背景進(jìn)行基于透明度的圖像融合，生成跳線缺陷樣本；所述金剛線網(wǎng)圖像中，金剛線網(wǎng)亮度的梯度變化為： ；其中，和分別為金剛線網(wǎng)在方向、方向的梯度變化，為金剛線網(wǎng)與方向的夾角，以梯度變化顯著的區(qū)域作為邊緣，將金剛線網(wǎng)劃分為多個(gè)連通域，并計(jì)算每個(gè)連通域的平均亮度值： ；其中，為圖像中的連通域，為該連通域內(nèi)的像素?cái)?shù)量，為該連通域的平均亮度，針對(duì)低于預(yù)設(shè)閾值下限的連通域，采用左右鄰域的平均亮度與梯度變化進(jìn)行融合填充，獲得完整的金剛線網(wǎng)背景圖； ；其中，為亮度異常的連通域，和分別為該連通域左、右鄰域的梯度值，和分別是該連通域左、右鄰域的平均亮度，為該連通域填充的亮度。

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