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龙图腾网获悉珠海欧森斯传感技术有限公司申请的专利工业CT分级检测方法、装置、系统和存储介质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：CN120355716B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510846607.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权工业CT分级检测方法、装置、系统和存储介质是由孟凡伟;周睿京;牛田野;袁振;黄杰;郑冬红;张慧蓉;何伟楠设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本工业CT分级检测方法、装置、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种工业CT分级检测方法、装置、系统和存储介质，包括获取第一工业CT扫描设备提供的第一二维图像；基于第一检测模型对第一二维图像进行检测；当第一检测结果表征为结果待定时，获取第二工业CT扫描设备提供的第二二维图像；基于预训练的第二检测模型对第二二维图像进行检测；当第二检测结果表征为结果待定时，获取第三工业CT扫描设备提供的三维图像模型；显示三维图像模型以进行人工分析，得到第三检测结果；根据第三检测结果对第一二维图像和第二二维图像进行标注，分别将第一二维图像和第二二维图像添加到第一检测模型、第二检测模型的训练数据集。本发明通过分级检测体系，整合不同CT检测方式的优势，实现对产品的高效、精准检测。

本发明授权工业CT分级检测方法、装置、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种工业CT分级检测方法，其特征在于，包括： 获取第一工业CT扫描设备提供的目标产品的第一二维图像； 基于预训练的第一检测模型对所述第一二维图像进行检测，得到第一检测结果，所述第一检测模型包括第一检测模块和第一分类模块，所述第一检测模块基于YOLOv11模型构建得到，所述YOLOv11模型的锚框的尺寸配置为16×16、32×32、64×64和128×128像素中的多个，所述第一分类模块基于EfficientNet‑B模型构建得到，所述EfficientNet‑B模型的输入通道数配置为单通道，所述第一检测模块的上采样层与所述第一分类模块的卷积层连接，所述第一分类模块的全连接层与所述第一检测模块的回归层和分类层组成的模块连接； 在所述第一检测结果表征为结果待定的情况下，获取第二工业CT扫描设备提供的所述目标产品的第二二维图像，所述第二工业CT扫描设备的理论空间分辨率高于所述第一工业CT扫描设备； 基于预训练的第二检测模型对所述第二二维图像进行检测，得到第二检测结果，所述第二检测模型包括第二检测模块和第二分类模块，所述第二检测模块基于增强的YOLOv11模型构建得到，所述增强的YOLOv11模型利用特征金字塔网络融合浅层特征和深层特征，所述浅层特征用于表征图像分辨率为1024×1024像素的特征层，所述深层特征用于表征图像分辨率为128×128像素的特征层，所述第二分类模块基于EfficientNet‑lite模型，所述EfficientNet‑lite模型的MBConv模块中添加SE模块； 在所述第二检测结果表征为结果待定的情况下，获取第三工业CT扫描设备提供的所述目标产品的包含内部结构特征的三维图像模型； 显示所述三维图像模型以进行人工分析，得到第三检测结果； 根据所述第三检测结果对所述第一二维图像和所述第二二维图像进行标注，并将所述第一二维图像添加到所述第一检测模型的训练数据集以及将所述第二二维图像添加到所述第二检测模型的训练数据集。

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