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龙图腾网获悉云南源鑫炭素有限公司申请的专利基于图像识别的阳极炭块清理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：CN120612312B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510745479.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像识别的阳极炭块清理方法及系统是由杨光德;任飞雄;叶松波;茶进忠;马华远;叶柱坚;田素兰;杨文光;况金宏;陈祥;晏卓;赵志雄;滕腾设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别的阳极炭块清理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于图像识别的阳极炭块清理方法及系统，涉及图像识别技术领域，首先采集阳极炭块表面的原始图像集合并进行标准化预处理，得到包含表面纹理特征、边缘轮廓特征及区域色差特征的图像特征集合，接着调用预训练的缺陷识别模型确定阳极炭块的缺陷分布模式及缺陷等级评估结果，然后根据缺陷分布模式及缺陷等级评估结果生成多阶段清理策略，包括不同缺陷等级对应的清理强度参数及清理路径规划方案，最后基于此策略控制清理设备执行自适应清理操作，并在清理过程中实时采集更新后的表面图像数据以迭代优化清理策略，从而可以提高阳极炭块清理效率和质量。

本发明授权基于图像识别的阳极炭块清理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的阳极炭块清理方法，其特征在于，所述方法包括： 采集阳极炭块表面的原始图像集合，并对所述原始图像集合进行标准化预处理，得到图像特征集合；所述图像特征集合包括表面纹理特征、边缘轮廓特征及区域色差特征； 调用预训练的缺陷识别模型对所述图像特征集合进行缺陷识别，确定所述阳极炭块的缺陷识别结果，所述缺陷识别结果包括缺陷分布模式及缺陷等级评估结果； 根据所述缺陷识别结果生成多阶段清理策略，所述多阶段清理策略包括不同缺陷等级对应的清理强度参数及清理路径规划方案； 基于所述多阶段清理策略控制清理设备执行自适应清理操作，并在清理过程中实时采集更新后的表面图像数据以迭代优化所述多阶段清理策略； 所述调用预训练的缺陷识别模型对所述图像特征集合进行缺陷识别，确定所述阳极炭块的缺陷分布模式及缺陷等级评估结果，包括： 将所述图像特征集合输入到所述缺陷识别模型的特征编码层，通过多层卷积核提取局部特征映射集合； 在所述缺陷识别模型的特征关联层中，对所述局部特征映射集合进行跨通道注意力权重分配，生成注意力增强特征集合； 基于所述注意力增强特征集合，在所述缺陷识别模型的空间解析层中执行缺陷区域分割操作，生成缺陷区域掩膜及对应的几何分布热力图； 根据所述几何分布热力图的像素密度分布计算所述缺陷分布模式；所述缺陷分布模式用于表征缺陷区域的几何分布特征与尺寸关联特征； 调用所述缺陷识别模型的等级评估模块，根据所述缺陷区域掩膜的面积占比及所述区域色差特征的梯度变化幅度确定所述缺陷等级评估结果； 所述根据所述几何分布热力图的像素密度分布计算所述缺陷分布模式，包括： 从所述几何分布热力图中提取所有缺陷区域的几何参数集合，所述几何参数集合包括每个缺陷区域的面积占比、最大外接矩形长度及中心坐标的相对位置偏移量； 根据所述中心坐标的相对位置偏移量计算缺陷区域的离散度指标，所述离散度指标用于表征缺陷区域在空间上的聚集或分散程度； 将所述最大外接矩形长度与预设长度阈值进行比较，生成尺寸等级标签集合； 对所述面积占比与所述离散度指标进行加权融合，生成缺陷区域的几何分布权重系数； 根据所述几何分布权重系数与所述尺寸等级标签集合的映射关系，将缺陷区域划分为集中式几何分布、线性几何分布或随机几何分布模式，并将所述最大外接矩形长度与预设长度阈值的比值作为尺寸关联特征参数； 基于所述几何分布模式与所述尺寸关联特征参数的组合关系生成所述缺陷分布模式。

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