武汉亿斯达工具有限公司曾旭东获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉亿斯达工具有限公司申请的专利一种PDC钻头熔覆过程的深度学习缺陷识别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：CN121505425B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610018718.6，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种PDC钻头熔覆过程的深度学习缺陷识别方法是由曾旭东;胡达;王建国设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种PDC钻头熔覆过程的深度学习缺陷识别方法在说明书摘要公布了：本申请涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种PDC钻头熔覆过程的深度学习缺陷识别方法，方法包括：采集熔覆过程的工艺参数序列和熔覆结束后的表面图像，利用表面图像生成的分类标签对缺陷识别模型进行第一阶段训练，得到第一识别模型；在工艺参数序列中定位缺陷位置的缺陷时刻，计算缺陷位置的显著度指标；基于缺陷时刻和显著度指标构建时序修正权重以确定第二损失，依据第二损失对第一识别模型进行第二阶段训练，得到的第二识别模型用于将熔覆过程的工艺参数序列映射为缺陷识别结果。通过本申请的技术方案，使得第二识别模型能够准确学习到缺陷形成的真实特征，进而提高PDC钻头熔覆缺陷识别的准确性。
本发明授权一种PDC钻头熔覆过程的深度学习缺陷识别方法在权利要求书中公布了：1.一种PDC钻头熔覆过程的深度学习缺陷识别方法，其特征在于，所述识别方法包括： 采集熔覆过程的工艺参数序列和熔覆结束后的表面图像，利用表面图像生成的分类标签对缺陷识别模型进行第一阶段训练，得到第一识别模型； 基于表面图像中的缺陷位置和工艺参数序列在时序上的映射关系，在工艺参数序列中定位缺陷位置对应的缺陷时刻，并计算缺陷位置相对于预设的标准模板的显著度指标； 基于缺陷时刻和显著度指标构建时序修正权重，所述时序修正权重用于表征工艺参数序列中各加工时刻对缺陷形成的贡献程度； 利用时序修正权重对第一阶段训练的第一损失进行加权约束，得到第二损失，并依据第二损失对第一识别模型进行第二阶段训练，得到第二识别模型，所述第二识别模型用于将熔覆过程的工艺参数序列映射为缺陷识别结果。
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