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龙图腾网获悉盛德鑫泰新材料股份有限公司申请的专利基于深度学习的无缝钢管表面缺陷定位与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：CN121120628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511648590.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的无缝钢管表面缺陷定位与检测方法及系统是由毛长军;周文庆;周阳益;丁先先;范琪设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的无缝钢管表面缺陷定位与检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于深度学习的无缝钢管表面缺陷定位与检测方法及系统，涉及图像处理技术领域，包括获取无缝钢管表面图像数据；进行多尺度特征提取得到多层级特征表示；采用自适应感受野调整机制生成缺陷候选区域；建立拓扑关联网络进行边界协同优化；提取缺陷局部特征与上下文背景特征构建复合特征向量，通过对比学习确定缺陷类型。本发明能够精确定位不同形态缺陷，提高检测准确率，适用于无缝钢管表面质量智能监测。

本发明授权基于深度学习的无缝钢管表面缺陷定位与检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的无缝钢管表面缺陷定位与检测方法，其特征在于，包括： 获取无缝钢管表面的图像数据； 对所述图像数据进行多尺度特征提取，得到包含空间位置信息与纹理特征信息的多层级特征表示； 基于所述多层级特征表示，采用自适应感受野调整机制对无缝钢管表面的不同形态区域进行差异化处理，生成多个缺陷候选区域及其对应的空间边界，包括： 对所述多层级特征表示中的每个空间位置进行局部特征统计分析，得到每个空间位置的特征响应强度与特征分布离散度，根据所述特征响应强度与所述特征分布离散度，将无缝钢管表面划分为多个形态区域； 根据每个形态区域的所述特征响应强度与所述特征分布离散度动态确定该形态区域的感受野尺寸，所述感受野尺寸与所述特征响应强度呈反比，与所述特征分布离散度呈正比，得到该形态区域对应的自适应感受野参数； 基于每个形态区域的所述自适应感受野参数，在形态区域内提取特征响应超过背景响应的区域作为初始候选区域；在每个初始候选区域中，以中心坐标为起点，沿所述多层级特征表示中特征梯度下降最快的方向进行边界搜索，当所述特征响应强度降至背景响应水平时确定边界点位置，将所有边界点位置连接形成闭合轮廓，得到多个所述缺陷候选区域及其对应的空间边界； 建立多个缺陷候选区域之间的拓扑关联网络，并基于所述拓扑关联网络对相邻缺陷候选区域的所述空间边界进行协同优化，得到最终缺陷区域的定位及其边界坐标； 提取所述最终缺陷区域的局部特征表示与所述最终缺陷区域在所述图像数据中的上下文背景特征，构建包含缺陷自身特征与周围正常区域对比特征的复合特征向量，并基于所述复合特征向量中缺陷特征与背景特征的差异响应强度，通过对比学习机制确定缺陷类型，得到缺陷分类结果，将所述缺陷分类结果与所述边界坐标进行关联，生成检测结果。

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