发明专利 已授权

一种基于深度学习的铜合金元件质量检测方法(需要二次变更)

📄 申请号:CN202411414591.7 📄 发布日:2026/10/22

著录项目信息

申请日
2024-10-11
公开号
CN119444673B
公开日
2026-02-06
申请人
南昌大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

所属领域

应用场景

工业自动化, 智能制造, 质量检测, 有色金属加工, 铜合金元件生产

摘要

本发明提供了一种基于深度学习的铜合金元件质量检测方法,S1:通过激光扫描进行铜合金元件初始点云数据的采集;S2:使用双边滤波算法对采集数据预处理,得到去噪后的铜合金元件点云数据;S3:基于深度学习对铜合金元件进行尺寸检测分类,得到尺寸检测结果;S4:尺寸合格的铜合金元件进入表面缺陷检测,在表面缺陷检测中,对YOLOv7网络模型进行改进,对其进行轻量化处理的同时增加注意力机制,基于改进后的YOLOv7网络模型进行表面缺陷检测得到检测结果。本发明使用深度学习来检测铜合金元件的表面质量检测和尺寸质量检测。在表面质量检测方面,在原始的YOLOv7上进行了针对性改进,使得网络可以更加适应小尺寸和尺度变化较大的缺陷,且更加容易部署。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN119444673B

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该专利的转让价格是多少?

当前标价为 13000.0 元,不含过户费。支持议价,可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

¥13000.0 元
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:2 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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