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龙图腾网获悉杭州天眼智联科技有限公司申请的专利基于深度学习的杂质检测方法、装置、设备、介质和产品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：CN120355708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510838028.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的杂质检测方法、装置、设备、介质和产品是由周媛;谭天;方明超设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的杂质检测方法、装置、设备、介质和产品在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了基于深度学习的杂质检测方法、装置、设备、介质和产品。该方法的一具体实施方式包括：获取再生资源对应各个角度的多光源图像组集；对多光源图像组集进行预处理，得到预处理后的多光源图像组集；对预处理后的多光源图像组集进行通道级融合，得到融合图像组；将融合图像组输入预先训练的特征提取模型，得到多尺度特征图组集；根据多尺度特征图组集，生成掩膜数据组；根据掩膜数据组和预处理后的多光源图像组集，生成带标注的图像组；根据带标注的图像组，生成再生资源所对应的杂质检测信息。该实施方式通过使用深度学习的方法实现了较为高效、精准且智能化的杂质检测。

本发明授权基于深度学习的杂质检测方法、装置、设备、介质和产品在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的杂质检测方法，包括： 获取再生资源对应各个角度的多光源图像组集，其中，所述多光源图像组集中每个多光源图像组对应一个角度； 对所述多光源图像组集进行预处理，得到预处理后的多光源图像组集，其中，所述预处理后的多光源图像组集包括各个预处理后的多光源图像组； 对所述预处理后的多光源图像组集进行通道级融合，得到融合图像组，其中，所述融合图像组中每个融合图像对应一个角度，包括： 对所述预处理后的多光源图像组集中每个角度对应的预处理后的多光源图像组，执行以下步骤： 对所述角度对应的预处理后的多光源图像组进行通道重组，得到通道张量组； 对所述通道张量组中的各个通道张量进行归一化，得到归一化的通道张量组； 对所述归一化的通道张量组进行加权通道融合，得到所述角度对应的融合图像，包括： 对所述预处理后的多光源图像组集中所述角度对应的预处理后的可见光图像进行反射特性检测，得到所述角度对应的金属区域和所述角度对应的非金属区域； 基于所述角度对应的金属区域和所述角度对应的非金属区域，生成所述角度对应的各个区域占比系数，其中，所述角度对应的各个区域占比系数包括金属区域占比系数和非金属区域占比系数； 根据所述角度对应的各个区域占比系数和预定义的动态权重融合条件，生成所述归一化的通道张量组中各个归一化的通道张量对应的各个权重系数； 根据所述各个归一化的通道张量对应的各个权重系数，对所述归一化的通道张量组进行通道增强处理，得到增强后的通道张量组； 基于所述各个归一化的通道张量对应的各个权重系数，对所述增强后的通道张量组进行加权融合，得到所述角度对应的融合图像； 将所述各个角度对应的各个融合图像整合为融合图像组； 将所述融合图像组输入预先训练的特征提取模型，得到多尺度特征图组集，其中，所述多尺度特征图组集中每个多尺度特征图组对应一个角度； 根据所述多尺度特征图组集，生成掩膜数据组，其中，所述掩膜数据组中每个掩膜数据对应一个角度，包括： 对所述多尺度特征图组集中每个角度对应的多尺度特征图组，执行以下步骤： 对所述角度对应的多尺度特征图组进行多尺度融合处理，得到增强特征图； 根据所述增强特征图，生成候选区域组； 根据预先设置的区域筛选条件，对所述候选区域组进行筛选，得到筛选后的候选区域组； 对所述筛选后的候选区域组进行特征对齐，得到第一特征区域组； 根据所述第一特征区域组，生成调整信息组，其中，所述调整信息组包括各个分类结果和各个边界框调整参数； 根据所述调整信息组，对所述筛选后的候选区域组进行调整，得到调整后的候选区域组； 基于所述调整后的候选区域组，生成初始掩膜数据； 对所述初始掩膜数据进行优化处理，得到所述角度对应的掩膜数据； 将所述各个角度对应的各个掩膜数据整合为掩膜数据组；根据所述掩膜数据组和所述预处理后的多光源图像组集，生成带标注的图像组，其中，所述带标注的图像组中每个带标注的图像对应一个角度，包括：对于任一预处理后的可见光图像中的每个像素，确定在所对应的掩膜数据中对应所述像素的像素点的掩膜值，并将所述像素的像素值更新为所述掩膜值；按照每个掩膜数据中各个分割掩膜所对应各个第一特征区域的各个分类结果，在所述各个更新后的可见光图像上对每个掩膜数据中的各个分割掩膜进行标注，得到各个带标注的图像；将所述各个带标注的图像整合为带标注的图像组； 根据所述带标注的图像组，生成所述再生资源所对应的杂质检测信息。

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