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龙图腾网获悉陕西大秦铝业有限责任公司申请的专利基于深度学习的铝合金表面缺陷检测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：CN120235865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510706478.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的铝合金表面缺陷检测方法是由钞晓琴;贾磊;刘成;李勇;郑辉辉;张拿设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的铝合金表面缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，更具体地，本发明涉及基于深度学习的铝合金表面缺陷检测方法，该方法包括，采集每类铝合金图像人为标记缺陷，获取每类铝合金图像的每类缺陷的突出程度，根据所述突出程度以及每类铝合金图像中非缺陷区域特征与缺陷区域的区分程度，获取每个每类缺陷铝合金图像的区分度，根据所述区分度，获取每个每类缺陷铝合金图像的伽马值对图像进行增强，得到增强后的铝合金图像，使用增强后的铝合金图像训练目标检测模型，将最新采集的铝合金图像输入训练好的目标检测模型中，识别各个缺陷以及其缺陷类型，本发明增加了缺陷样本的数量使得目标检测模型学习到更丰富的缺陷特征，提高了后续缺陷检测的准确性。

本发明授权基于深度学习的铝合金表面缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的铝合金表面缺陷检测方法，其特征在于，包括： 采集若干个铝合金图像；按照铝合金形态对其进行分类，得到每类铝合金图像；人为标记并获取每类铝合金图像的缺陷以及缺陷类型；统计每类铝合金图像的每类缺陷，并获取每类铝合金图像的每个每类缺陷的对比度以及纹理变化程度；根据所述对比度、纹理变化程度以及每类铝合金图像的每类缺陷的面积比，获取每类铝合金图像的每类缺陷的突出程度； 将每类铝合金图像中存在缺陷的图像，记为每类缺陷铝合金图像，反之记为每类无缺陷铝合金图像；获取每个每类缺陷铝合金图像的非缺陷特征向量；获取每类无缺陷铝合金图像的标准特征向量； 获取每个每类缺陷铝合金图像的区分度；式中，代表第n个第i类缺陷铝合金图像的区分度；代表第i类铝合金图像中所有类缺陷的突出程度均值；代表第n个第i类缺陷铝合金图像的非缺陷特征向量；代表第n个第i类缺陷铝合金图像的整体特征向量；代表第i类无缺陷铝合金图像的标准特征向量；代表余弦相似度函数；代表sigmoid函数；根据所述区分度，获取每个每类缺陷铝合金图像的伽马值； 使用伽马变换算法，根据每个每类缺陷铝合金图像的伽马值对每个每类缺陷铝合金图像进行增强，得到所有增强后的铝合金图像；根据所有增强后的铝合金图像训练目标检测模型；将最新采集的铝合金图像输入训练好的目标检测模型中，识别缺陷。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人陕西大秦铝业有限责任公司，其通讯地址为：727000 陕西省铜川市新区长虹南路26号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。