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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利一种光纤连接器端面缺陷的检测方法及装置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：CN121438007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202512014483.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种光纤连接器端面缺陷的检测方法及装置是由康一明;田俊豪;陆聂云;樊城成;顾靖翾;陈煜茗;朱邱怡;夏一诺;张贻俊;沈洋设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光纤连接器端面缺陷的检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种光纤连接器端面缺陷的检测方法及装置，该方法包括：采集光纤连接器端面的图像数据，将图像数据输入至完成训练的卷积神经网络模型中，输出光纤连接器端面是否存在缺陷的结论；其中，卷积神经网络模型被配置为包括：五个卷积层、五个池化层和三个全连接层，五个卷积层和五个池化层交替方式堆叠，三个全连接层位于五个卷积层和五个池化层之后，沿卷积神经网络模型的数据输入至输出的方向，经历的第一个池化层后设置有一归一化层。该方法通过改进的卷积神经网络结构，即通过五层卷积层与池化层交替堆叠、首池化层后置归一化层及三层全连接，能够提升光纤连接器端面缺陷检测的精度，实现对微小缺陷的高灵敏度识别。

本发明授权一种光纤连接器端面缺陷的检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种光纤连接器端面缺陷的检测方法，其特征在于，所述方法包括： 采集光纤连接器端面的图像数据，将所述图像数据输入至完成训练的卷积神经网络模型中，输出所述光纤连接器端面是否存在缺陷的结论； 其中，所述卷积神经网络模型被配置为包括：五个卷积层、五个池化层和三个全连接层，所述五个卷积层和所述五个池化层交替方式堆叠，所述三个全连接层位于所述五个卷积层和所述五个池化层之后，沿所述卷积神经网络模型的数据输入至输出的方向，经历的第一个池化层后设置有一归一化层； 所述卷积神经网络通过以下步骤进行训练： 构建样本集，所述样本集包括覆盖阳性样本和阴性样本的多个图像样本数据，任一所述图像样本数据包括，使用工业相机采集的摄像数据和使用白光垂直扫描干涉得到的灰度值干涉数据； 将所述样本集中任一图像样本数据的所述灰度值干涉数据按照时间排列生成干涉数据曲线，对所述干涉数据曲线进行二维转换，获得二维特征图，将所述样本集中的灰度值干涉数据替换为所述二维特征图，生成预处理后的样本集； 对所述预处理后的样本集进行分类标记，获得训练集、验证集和测试集； 基于初始化的所述卷积神经网络模型，使用准备好的训练集和验证集进行训练，并基于训练后的所述卷积神经网络模型，使用所述测试集进行测试，获得测试结果，当测试结果的准确率大于预设值时，完成所述卷积神经网络模型的训练。

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