江苏豪然新材料有限公司张保玲获国家专利权
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龙图腾网获悉江苏豪然新材料有限公司申请的专利一种利用深度学习的铝合金表面缺陷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：CN120411061B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510573000.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种利用深度学习的铝合金表面缺陷检测方法及系统是由张保玲;张捷;夏鑫;朱恒;谢鹏程设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种利用深度学习的铝合金表面缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种利用深度学习的铝合金表面缺陷检测方法及系统，涉及结合深度学习进行的检测相关领域，该方法包括：对铝合金成品进行图像采集，构建表面图像数据集提取多尺度表面特征，构建特征增强图像集进行缺陷检测，获得缺陷检测结果对铝合金生产工艺参数进行动态优化，生成工艺调整指令并反馈至生产系统。解决传统检测多依赖人工目检或基于规则的机器视觉系统存在成像失真、微小缺陷漏检、工艺调整滞的技术问题，实现通过双分支网络进行深度学习提高缺陷检测效率与生产良率，满足铝合金制造质量的管控的技术效果。
本发明授权一种利用深度学习的铝合金表面缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种利用深度学习的铝合金表面缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： 对铝合金成品进行图像采集，构建表面图像数据集； 基于所述表面图像数据集提取多尺度表面特征，构建特征增强图像集； 对所述特征增强图像集进行缺陷检测，获得缺陷检测结果； 根据所述缺陷检测结果对铝合金生产工艺参数进行动态优化，生成工艺调整指令并反馈至生产系统； 对所述特征增强图像集进行缺陷检测，获得缺陷检测结果，包括： 构建双分支卷积神经网络，所述双分支卷积神经网络包含第一分支、第二分支； 将所述特征增强图像集输入所述双分支卷积神经网络，通过所述第一分支对所述特征增强图像集进行宏观缺陷检测，获得宏观缺陷概率图； 通过所述第二分支对所述特征增强图像集进行微观缺陷检测，获得微观缺陷概率图； 将所述宏观缺陷概率图与所述微观缺陷概率图进行缺陷区域融合，确定缺陷边界框； 根据所述缺陷边界框对缺陷区域进行标识，生成多个缺陷类型标签； 将所述多个缺陷类型标签按照所述缺陷边界框添加至所述缺陷检测结果。
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