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龙图腾网获悉安徽省新方尊自动化科技有限公司申请的专利一种采用深度学习的泡沫铝微观结构检测方法及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：CN120577265B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202511086374.4，技术领域涉及：G01N21/49；该发明授权一种采用深度学习的泡沫铝微观结构检测方法及系统是由聂刚;江正根;孙昊;王凡设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种采用深度学习的泡沫铝微观结构检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种采用深度学习的泡沫铝微观结构检测方法及系统，涉及微观结构检测技术领域，该方法包括：对待检测泡沫铝材料进行图像采集，获取泡沫铝材料图像，其中，待检测泡沫铝材料为制备LED灯具散光罩的原料；利用卷积神经网络识别泡沫铝材料图像的微观孔隙特征，输出微观孔隙数据；采集LED灯具的照明属性参数，以及LED灯具散光罩的设计结构参数；根据微观孔隙数据、照明属性参数和设计结构参数，采用深度学习对待检测泡沫铝材料进行散光性能预测，输出预测散光均匀系数，作为散光性能检测结果。本发明解决了现有技术中存在的泡沫铝散光性能检测精准度差的技术问题。

本发明授权一种采用深度学习的泡沫铝微观结构检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种采用深度学习的泡沫铝微观结构检测方法，其特征在于，方法包括： 对待检测泡沫铝材料进行图像采集，获取泡沫铝材料图像，其中，所述待检测泡沫铝材料为制备LED灯具散光罩的原料； 利用卷积神经网络识别所述泡沫铝材料图像的微观孔隙特征，输出微观孔隙数据； 采集LED灯具的照明属性参数，以及LED灯具散光罩的设计结构参数； 根据所述微观孔隙数据、照明属性参数和设计结构参数，采用深度学习对所述待检测泡沫铝材料进行散光性能预测，输出预测散光均匀系数，作为散光性能检测结果； 其中，利用卷积神经网络识别所述泡沫铝材料图像的微观孔隙特征，输出微观孔隙数据，包括： 配置泡沫铝材料的识别孔隙特征指标，其中，所述识别孔隙特征指标包括孔径分布、孔壁粗糙度、孔隙壁厚度、孔隙形态系数、孔隙率、孔隙密度和孔隙分布均匀系数； 基于同类泡沫铝材料的历史检测数据，以所述识别孔隙特征指标为约束，采集样本材料图像集和样本孔隙特征集； 采用所述样本材料图像集和样本孔隙特征集，训练卷积神经网络至收敛，得到孔隙特征识别器； 利用所述孔隙特征识别器，对所述泡沫铝材料图像进行微观孔隙特征识别，输出微观孔隙数据； 其中，根据所述微观孔隙数据、照明属性参数和设计结构参数，采用深度学习对所述待检测泡沫铝材料进行散光性能预测，输出预测散光均匀系数，包括： 基于LED灯具的历史照明监测数据，采集LED灯具散光罩的样本微观孔隙数据集和样本设计结构参数集，以及LED灯具的样本照明属性参数集，并采集LED灯具的样本散光均匀系数，获取样本散光均匀系数集； 采用所述样本微观孔隙数据集、样本设计结构参数集和样本照明属性参数集为输入，采用所述样本散光均匀系数集为输出，训练深度学习模型至收敛，得到散光性能预测器； 将所述微观孔隙数据、照明属性参数和设计结构参数输入所述散光性能预测器，预测获取所述待检测泡沫铝材料的预测散光均匀系数。

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