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龙图腾网获悉广州双鱼体育用品集团有限公司;广东粤桨产业科技有限公司申请的专利一种乒乓球瑕疵检测系统和电子设备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：CN120259245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510345169.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种乒乓球瑕疵检测系统和电子设备是由梁敏明;王晓东;杨镜镣;杜荫环;罗文辉;李玉珊;陈云峰设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种乒乓球瑕疵检测系统和电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种乒乓球瑕疵检测系统和电子设备，包括：在采用侧边光源同时对乒乓球进行照明时，通过高分辨率相机并行采集乒乓球原始图像，结合深度学习算法进行图像捕捉与分析，系统预处理图像、提取特征、识别并分类瑕疵，最后并行输出结果，实现自动化检测，对图像的预处理显著增强图像对比度和减少噪点，提升了小瑕疵和复杂背景下的检测精度，同时改良模型的提取特征层，利用深度学习中的目标检测算法来把成像中的瑕疵精准找出，增强对细微瑕疵的敏感度，避免传统卷积层在处理复杂背景时的特征提取不足问题，并且使用无NMS训练减少推理延迟，从而提高整体系统的检测精度和实时性。

本发明授权一种乒乓球瑕疵检测系统和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种乒乓球瑕疵检测系统，其特征在于，包括： 乒乓球图像采集模块，用于在采用侧边光源同时对乒乓球进行照明时，通过高分辨率相机并行采集乒乓球原始图像； 乒乓球图像预处理模块，用于对乒乓球原始图像进行图像处理，得到乒乓球待检测图像； 瑕疵检测及分类模块，用于通过瑕疵检测模型对乒乓球待检测图像进行瑕疵识别，输出乒乓球的瑕疵预测结果，并根据瑕疵预测结果确定乒乓球的质量等级，以及根据乒乓球的质量等级将乒乓球存放至对应的质量等级收集装置；所述乒乓球的瑕疵预测结果为乒乓球的瑕疵类型或乒乓球无瑕疵； 所述瑕疵检测模型的训练过程，包括： 收集无瑕疵和各种瑕疵类型的乒乓球图像并标记各乒乓球图像所属类型，构建乒乓球图像样本数据集； 对乒乓球图像样本数据集进行高斯去噪处理、灰度处理、对比度增强处理，得到乒乓球图像训练数据集； 采用所述乒乓球图像训练数据集训练改进的CSPDarknet深度卷积神经网络模型，得到所述瑕疵检测模型； 所述改进的CSPDarknet深度卷积神经网络模型包括C2PSA模块，所述C2PSA模块融合金字塔切片注意力机制和卷积层，采用所述乒乓球图像训练数据集训练改进的CSPDarknet深度卷积神经网络模型，得到所述瑕疵检测模型，包括： 将所述乒乓球图像训练数据集作为改进的CSPDarknet深度卷积神经网络模型的输入，所述C2PSA模块将乒乓球训练图像的原始特征图划分为多个金字塔层级的切片，对每个切片进行全局池化操作，得到每个切片的全局特征表示，通过卷积层对每个切片的全局特征表示进行变换，得到注意力权重，将注意力权重与原始特征图的对应切片相乘，得到乒乓球深度融合特征图； 经过C2PSA模块处理后的乒乓球深度融合特征图继续传递给后续网络层，输出乒乓球瑕疵预测结果； 根据乒乓球瑕疵预测结果与乒乓球真实瑕疵标签之间的差异计算损失值，并通过反向传播更新模型参数，经多次迭代直到模型收敛或达到预定的最大迭代次数，得到所述瑕疵检测模型。

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