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龍圖騰網(wǎng)恭喜山東數(shù)程信息科技有限公司申請(qǐng)的專利基于深度學(xué)習(xí)的板坯表面質(zhì)量檢測系統(tǒng)及方法獲國家發(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：CN119888379B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-13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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510362834.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的板坯表面質(zhì)量檢測系統(tǒng)及方法是由唐政;陳懷波;曹喜鑫設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-26向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于深度學(xué)習(xí)的板坯表面質(zhì)量檢測系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及工業(yè)檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于深度學(xué)習(xí)的板坯表面質(zhì)量檢測系統(tǒng)及方法；方法步驟為：采集板坯表面圖像；采用自適應(yīng)非局部均值濾波去除噪聲并結(jié)合CLAHE均衡光照，并增強(qiáng)邊緣及對(duì)比度，經(jīng)Z?score歸一化處理后生成二元匹配碼進(jìn)行數(shù)據(jù)篩查，輸入混合模型：ResNet提取局部特征并通過SE模塊增強(qiáng)通道重要性，之后捕捉全局上下文信息，基于AFE機(jī)制動(dòng)態(tài)調(diào)整局部與全局特征偏差，采用AGMSF策略加權(quán)融合多尺度特征以提升缺陷檢測精度，結(jié)合實(shí)時(shí)反饋觸發(fā)報(bào)警并優(yōu)化產(chǎn)線參數(shù)，并通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)整合多節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)且利用增量學(xué)習(xí)與知識(shí)蒸餾持續(xù)更新模型，避免災(zāi)難性遺忘。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)跨生產(chǎn)線的自適應(yīng)優(yōu)化與缺陷分類定位。

本發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的板坯表面質(zhì)量檢測系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的板坯表面質(zhì)量檢測方法，其特征在于，包括以下具體實(shí)施步驟： S1、采集板坯表面數(shù)據(jù)； S2、基于自適應(yīng)非局部均值濾波去噪，利用全局冗余信息對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行噪聲去除，結(jié)合自適應(yīng)直方圖均衡化均衡光照和拉普拉斯算子增強(qiáng)邊緣，通過Gamma校正優(yōu)化對(duì)比度，并進(jìn)行Z-score歸一化處理，且生成二元匹配碼； S3、利用二元匹配碼進(jìn)行數(shù)據(jù)篩查，構(gòu)建混合異常檢測模型，結(jié)合ResNet與SE模塊提取局部特征，并進(jìn)行局部與全局特征匹配，且利用SwinTransformer提取全局信息，融合多尺度特征，通過全連接層分類缺陷，輸出{缺陷類別，目標(biāo)邊界框位置，缺陷置信度}； S4、基于深度學(xué)習(xí)推理獲取缺陷類別，并通過置信度融合優(yōu)化分類結(jié)果，利用自適應(yīng)位置校正算法提高缺陷定位精度，結(jié)合缺陷類別與定位信息生成檢測報(bào)告； S5、分析缺陷類型及嚴(yán)重程度，自動(dòng)評(píng)估板坯質(zhì)量，并制定決策建議； S6、通過增量學(xué)習(xí)與知識(shí)蒸餾，采用遷移學(xué)習(xí)微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型優(yōu)化新缺陷識(shí)別，并利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)在多個(gè)生產(chǎn)線間共享優(yōu)化后的混合異常檢測模型； S7、可視化顯示板坯表面數(shù)據(jù)、檢測報(bào)告和決策建議。

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