发明专利 已授权

一种基于深度学习的钢铁表面缺陷检测方法

📄 申请号:CN202410955963.0 📄 发布日:2026/11/13

著录项目信息

申请日
2024-07-17
公开号
CN118735901B
公开日
2025-09-19
申请人
杭州电子科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

钢铁制造, 表面缺陷检测, 工业质检, 智能制造, 工业自动化

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的钢铁表面缺陷检测方法,该方法首先获取带钢表面缺陷数据集,并进行预处理。其次构建深度特征提取网络,进行特征提取,得到深度特征,并构建级联特征融合模块,进行深度特征的融合。然后基于深度特征提取网络相应阶段的输出特征,通过卷积注意力模块,进行特征的注意力增强,获得重标定的特征。最后基于重标定的特征和融合后的深度特征,进行边缘引导和显著目标融合,输出检测结果。本发明在处理复杂的缺陷场景时,能够准确进行缺陷检测。

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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: CN118735901B

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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

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:4 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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