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龍圖騰網(wǎng)恭喜山東鑫大地控股集團(tuán)有限公司申請的專利一種基于深度學(xué)習(xí)的鋼絲校直方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119904453B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30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)?專利號為：202510376562.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的鋼絲校直方法是由孫大勇;路連勇;孫元增設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-03-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于深度學(xué)習(xí)的鋼絲校直方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的鋼絲校直方法。該方法先通過高幀率工業(yè)相機(jī)從側(cè)表面和頂部采集鋼絲圖像，經(jīng)圖像擴(kuò)充、增強(qiáng)處理后，將增強(qiáng)的側(cè)表面圖像輸入改進(jìn)的YOLOV8架構(gòu)獲取彎曲特征數(shù)據(jù)，同時計算頂部表面圖像的面積偏差。利用彎曲特征參數(shù)構(gòu)建MIMO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校直控制模型，輸出校直設(shè)備的壓力、行程和方向控制指令，并在校直過程中通過粗判、精判結(jié)合面積偏差判斷直線度是否達(dá)標(biāo)。與傳統(tǒng)校直方法相比，本發(fā)明能全面獲取鋼絲彎曲特征，精準(zhǔn)控制校直過程，有效提高校直精度和效率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的鋼絲校直方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的鋼絲校直方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、多視角圖像采集，通過高幀率工業(yè)相機(jī)采集鋼絲表面圖像；所述表面圖像的采集是圍繞鋼絲側(cè)表面采集側(cè)表面圖像以及在鋼絲頂部采集頂部表面圖像，形成多視角圖像數(shù)據(jù)集；S2、對多視角圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)操作；S3、對于圖像增強(qiáng)后的側(cè)表面圖片輸入到改進(jìn)YOLOV8架構(gòu)中，經(jīng)過分析輸出彎曲特征數(shù)據(jù)，包括彎曲角度、曲率半徑以及位置坐標(biāo)；所述YOLOV8架構(gòu)的改進(jìn)為在卷積層前增加輕量級曲率估計分支，具體為：輸入特征圖：來自骨干網(wǎng)絡(luò)的輸出；局部梯度計算：輸入特征圖經(jīng)過深度可分離卷積提取局部水平梯度和局部垂直梯度，，，其中，；計算曲率張量：基于局部梯度和計算二階導(dǎo)數(shù)，并合成曲率張量K：；動態(tài)權(quán)重生成：將曲率張量K輸入到多層感知機(jī)，通過Sigmoid激活函數(shù)和逐通道相乘操作，生成動態(tài)卷積核權(quán)重，計算方式為：，其中表示初始的卷積核權(quán)重，為動態(tài)卷積核權(quán)重；特征融合輸出：將靜態(tài)卷積和動態(tài)卷積的結(jié)果進(jìn)行加權(quán)融合，得到輸出特征圖；極坐標(biāo)變換：將作為極坐標(biāo)特征編碼的輸入，以檢測框的中心為極點，將笛卡爾坐標(biāo)系下的特征圖轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)表示，得到極坐標(biāo)特征圖；極坐標(biāo)卷積：對極坐標(biāo)特征圖進(jìn)行徑向和角向卷積操作得到徑向卷積結(jié)果和角向卷積結(jié)果，然后對兩者進(jìn)行拼接，得到處理后的極坐標(biāo)特征圖；逆變換：通過雙線性插值將極坐標(biāo)特征圖恢復(fù)到笛卡爾坐標(biāo)系下，得到，然后將其與原始輸入特征圖進(jìn)行逐元素相加，得到最終的輸出特征圖；S4、對于圖像增強(qiáng)后的頂部表面圖像，計算頂部表面輪廓面積，并與已校直鋼絲頂部面積進(jìn)行比較，得到面積偏差；S5、得到彎曲特征參數(shù)后，構(gòu)建校直控制模型，輸出校直設(shè)備的壓力，行程以及方向控制；S6、校直的過程中實時更新彎曲特征參數(shù)，并結(jié)合頂部表面實時面積偏差判斷是否直線度達(dá)標(biāo)。

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