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龙图腾网获悉中国通用机械工程有限公司申请的专利一种基于深度学习的钢珠外观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：CN120876489B 。

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：202511396312.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的钢珠外观缺陷检测方法及系统是由谷伟楠;杨锐;李永智;陈子露;刘培培;胡皓然设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的钢珠外观缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的钢珠外观缺陷检测方法及系统。方法包括步骤：采集无缺陷钢珠图像，构成训练数据集，获取无缺陷钢珠图像中每个像素点的灰度损失以及灰度损失的权重，获取无缺陷钢珠图像中每个像素点的梯度损失以及梯度损失的权重，获取无缺陷钢珠图像中每个像素点的损失，根据无缺陷钢珠图像中每个像素点的损失，获取无缺陷钢珠图像的损失程度；将每个无缺陷钢珠图像以及每个无缺陷钢珠图像的损失程度，输入自编码器中进行训练，得到训练完成的自编码器，将待检测钢珠图像输入训练好的自编码器，进行缺陷检测，本发明提高了钢珠缺陷检测的准确性。

本发明授权一种基于深度学习的钢珠外观缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的钢珠外观缺陷检测方法，其特征在于，包括： 基于仅包含无缺陷钢珠图像的训练数据集，训练一个自编码器模型； 在训练所述自编码器模型的过程中，通过自定义无缺陷钢珠图像的损失程度来优化所述模型，所述损失程度包括：获取每个像素点的灰度损失以及每个像素点的灰度损失的权重；获取每个像素点的梯度损失以及每个像素点梯度损失的权重；对每个像素点计算加权的灰度损失与加权的梯度损失之和，作为无缺陷钢珠图像的每个像素点的损失；将所有像素点的损失均值作为无缺陷钢珠图像的损失程度； 使用训练完成的自编码器模型检测待检测钢珠，包括将待检测钢珠图像输入模型以计算其损失程度，并根据所述损失程度与预设异常阈值的比较结果，判断所述待检测钢珠是否存在外观缺陷； 每个像素点的灰度损失的权重的获取，包括： 获取无缺陷图像中每个像素点的邻域像素点； ；式中，代表无缺陷图像中第i个像素点灰度损失的权重；代表无缺陷图像中第i个像素点的所有邻域像素点的灰度值标准差；代表无缺陷图像中第i个像素点的所有邻域像素点中的最大灰度值；代表无缺陷图像中第i个像素点的所有邻域像素点中的最小灰度值；代表预设超参数；norm代表归一化函数； 每个像素点梯度损失的权重的获取，包括： 获取无缺陷钢珠图像中每个像素点的同距像素点； ；式中，代表无缺陷钢珠图像中第i个像素点梯度损失的权重；代表无缺陷钢珠图像中第i个像素点的梯度值；代表无缺陷钢珠图像中所有像素点的梯度均值；代表无缺陷钢珠图像中第i个像素点的所有同距像素点的灰度损失权重的标准差；exp代表以自然常数为底数的指数函数。

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