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龙图腾网恭喜宁德思客琦智能装备有限公司申请的专利一种基于图像处理和深度学习的缺陷检测方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120031881B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510512592.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像处理和深度学习的缺陷检测方法和系统是由付文辉;江美文;叶海青;吴长金;李超设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像处理和深度学习的缺陷检测方法和系统在说明书摘要公布了：一种基于图像处理和深度学习的缺陷检测方法和系统，涉及激光焊接图像处理领域，包括如下步骤：获取第一图像，基于卷积操作和上下文特征的分层聚合识别和去除第一图像中的阴影获取第二图像；将第二图像的源颜色转换为目标颜色获取第三图像；基于分离和处理第三图像的光照分量和反射分量来消除影响特征提取的光亮，获取第四图像；基于直方图均衡，将第四图像转换为RGB通道，获取第五图像；基于ResNet和Unet混合网络对第五图像的缺陷位置进行定位；通过阴影去除、色彩中和、亮度中和和对比度增强对影响图像缺陷检测的环境因素进行处理，利用深度学习网络进行缺陷检测，解决了复杂环境对检测效果的影响。

本发明授权一种基于图像处理和深度学习的缺陷检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理和深度学习的缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取第一图像，基于卷积操作和上下文特征的分层聚合识别和去除所述第一图像中的阴影获取第二图像，包括：S11、将所述第一图像送入VGG16的基础架构，基于所述基础架构提取所述第一图像的初步特征；S12、基于VGG16的卷积层和池化层，并在不同层次上应用扩张卷积，以捕捉用于识别图像中的阴影区域的不同尺度的特征；S13、基于CAN编码器将所述不同尺度的特征进行聚合，形成一个用于识别阴影区域的特征表示；S14、基于特征表示生成用于指示阴影位置的掩码；S15、经过DHAN网络的推理，输出去除了阴影的第二图像； S2、基于CIELAB色彩空间对所述第二图像进行色彩中和获取第三图像； S3、基于分离和处理所述第三图像的光照分量和反射分量来消除影响特征提取的光亮，获取第四图像；包括： S31、分离光照分量和反射分量，所述分离光照分量和反射分量包括：基于高斯滤波器在每个分辨率上对所述第三图像进行滤波，估计所述第三图像的光照分量；通过从第三图像中减去所述光照分量，得到所述反射分量； S32、对光照分量通过非线性映射来减少亮度范围，使得图像的亮度分布更加均匀； S33、将调整后的光照分量和反射分量合并，重构得到亮度中和后的所述第四图像； S4、基于直方图均衡，将所述第四图像转换为RGB通道，获取第五图像； S5、基于ResNet和Unet混合网络对所述第五图像的缺陷位置进行定位。

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