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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利一种球笼防尘罩内部毛刺缺陷检测方法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：CN115456955B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202210996580.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种球笼防尘罩内部毛刺缺陷检测方法是由苏连成;刘祉含;丁伟利;李佳伟;王文锋设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种球笼防尘罩内部毛刺缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种球笼防尘罩内部毛刺缺陷检测方法，属于计算机图像缺陷检测领域，包括以下步骤：步骤1：搭建图像采集系统，使用工业相机拍摄球笼防尘罩内部毛刺缺陷图像，整理得到原始样本集；步骤2：对图像进行预处理操作，人工标注标签，得到训练集；步骤3：将步骤2得到的训练集图像导入改进的深度神经网络，对模型进行训练，得到权重文件；步骤4：使用机器视觉检测模块和深度神经网络检测模块相串联的检测网络，对输入的球笼防尘罩图像进行检测，根据权重文件，输出检测结果。本发明代替目前普遍使用的人工检测方法，以实现降低检测成本提升检测效率的目的。

本发明授权一种球笼防尘罩内部毛刺缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种球笼防尘罩内部毛刺缺陷检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：搭建图像采集系统，使用工业相机拍摄球笼防尘罩内部毛刺缺陷图像，整理得到原始样本集； 步骤2：对图像进行预处理操作，人工标注标签，得到训练集； 步骤3：将步骤2得到的训练集图像导入改进的深度神经网络，对模型进行训练，得到权重文件； 步骤3中，目标检测深度神经网络主干部分包括Focus模块、CSPNet和SPP模块；所述改进的深度神经网络为在目标检测深度神经网络结构的基础上加入了CBAM注意力机制；CBAM注意力机制网络设置在第二层与第三层CSPNet模块中间； 步骤4：使用机器视觉检测模块和深度神经网络检测模块相串联的检测网络，对输入的球笼防尘罩图像进行检测，根据权重文件，输出检测结果； 步骤4中，第一层检测网络为机器视觉检测模块，所述机器视觉检测模块使用霍夫圆变换方法对大目标缺陷进行检测； 第二层检测网络为深度神经网络检测模块，所述深度神经网络检测模块使用改进的深度神经网络所得模型对小目标缺陷进行检测； 所述机器视觉检测模块和深度神经网络检测模块串联，输入图像先经过机器视觉检测模块，若识别出内部毛刺缺陷则直接输出检测结果为不良品，反之则送入深度神经网络模型检测，最终判定此球笼防尘罩是否为良品。

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