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龍圖騰網恭喜山東鑫大地控股集團有限公司申請的專利一種基于深度學習的鋼絲校直方法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：CN119904453B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30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：202510376562.4，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于深度學習的鋼絲校直方法是由孫大勇;路連勇;孫元增設計研發完成，并于2025-03-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的鋼絲校直方法在說明書摘要公布了：本發明屬于深度學習技術領域，尤其涉及一種基于深度學習的鋼絲校直方法。該方法先通過高幀率工業相機從側表面和頂部采集鋼絲圖像，經圖像擴充、增強處理后，將增強的側表面圖像輸入改進的YOLOV8架構獲取彎曲特征數據，同時計算頂部表面圖像的面積偏差。利用彎曲特征參數構建MIMO神經網絡校直控制模型，輸出校直設備的壓力、行程和方向控制指令，并在校直過程中通過粗判、精判結合面積偏差判斷直線度是否達標。與傳統校直方法相比，本發明能全面獲取鋼絲彎曲特征，精準控制校直過程，有效提高校直精度和效率。

本發明授權一種基于深度學習的鋼絲校直方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的鋼絲校直方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、多視角圖像采集，通過高幀率工業相機采集鋼絲表面圖像；所述表面圖像的采集是圍繞鋼絲側表面采集側表面圖像以及在鋼絲頂部采集頂部表面圖像，形成多視角圖像數據集；S2、對多視角圖像進行圖像增強操作；S3、對于圖像增強后的側表面圖片輸入到改進YOLOV8架構中，經過分析輸出彎曲特征數據，包括彎曲角度、曲率半徑以及位置坐標；所述YOLOV8架構的改進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：來自骨干網絡的輸出；局部梯度計算：輸入特征圖經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數，并合成曲率張量K：；動態權重生成：將曲率張量K輸入到多層感知機，通過Sigmoid激活函數和逐通道相乘操作，生成動態卷積核權重，計算方式為：，其中表示初始的卷積核權重，為動態卷積核權重；特征融合輸出：將靜態卷積和動態卷積的結果進行加權融合，得到輸出特征圖；極坐標變換：將作為極坐標特征編碼的輸入，以檢測框的中心為極點，將笛卡爾坐標系下的特征圖轉換為極坐標表示，得到極坐標特征圖；極坐標卷積：對極坐標特征圖進行徑向和角向卷積操作得到徑向卷積結果和角向卷積結果，然后對兩者進行拼接，得到處理后的極坐標特征圖；逆變換：通過雙線性插值將極坐標特征圖恢復到笛卡爾坐標系下，得到，然后將其與原始輸入特征圖進行逐元素相加，得到最終的輸出特征圖；S4、對于圖像增強后的頂部表面圖像，計算頂部表面輪廓面積，并與已校直鋼絲頂部面積進行比較，得到面積偏差；S5、得到彎曲特征參數后，構建校直控制模型，輸出校直設備的壓力，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，并結合頂部表面實時面積偏差判斷是否直線度達標。

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