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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利基于深度学习的阳极铜板缺陷检测方法及系统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：CN116630251B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310523144.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的阳极铜板缺陷检测方法及系统是由尹东;胡子璇;张鸿儒;凌云飞设计研发完成，并于2023-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的阳极铜板缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的阳极铜板缺陷检测方法及系统，其方法包括：步骤S1：获取阳极铜板的主视图、俯视图和侧视图，进行预处理，分别得到主视图、俯视图和侧视图的边缘图；步骤S2：根据主视图、俯视图和侧视图的边缘图判断阳极铜板的耳部是否有弯曲，以及根据侧视图的边缘图判断阳极铜板的板身是否为锥形板；步骤S3：将主视图、俯视图和侧视图输入阳极铜板缺陷检测网络，对裂纹缺陷进行检测，并根据裂纹位置赋予不同权重，最后输出检测报告。本发明提供的方法实现阳极铜板缺陷检测的现代化和智能化，填补阳极铜板质量检测领域的空白，提高铜板的生产效率。

本发明授权基于深度学习的阳极铜板缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的阳极铜板缺陷检测方法，其特征在于，包括： 步骤S1：获取阳极铜板的主视图、俯视图和侧视图，进行预处理，分别得到所述主视图、俯视图和侧视图的边缘图； 步骤S2：根据所述主视图、俯视图和侧视图的边缘图判断所述阳极铜板的耳部是否有弯曲，以及根据所述侧视图的边缘图判断所述阳极铜板的板身是否为锥形板，具体包括： 步骤S21：根据所述主视图的边缘图，计算阳极铜板的耳部与水平面的夹角，并与预定阈值进行比较，超过阈值的判定为废板； 步骤S22：根据所述俯视图的边缘图，判断阳极铜板的耳部边缘与板身边缘是否处于一条直线上且平行于水平面，若否，则判定为废板； 步骤S23：根据所述侧视图的边缘图，判断阳极铜板的板身边缘是否为两条平行的直线，若否，则判定为锥形板； 步骤S3：将所述主视图、俯视图和侧视图输入阳极铜板缺陷检测网络，对裂纹缺陷进行检测，并根据裂纹位置赋予不同权重，最后输出检测报告，具体包括： 步骤S31：在所述阳极铜板缺陷检测网络中，构建可变形卷积，所述可变形卷积的采样位置不固定，给每一个采样点加一个偏移量，得到相同数量的新的采样点坐标；通过学习该偏移量，用于可变形卷积核计算偏移情况，从而将裂纹的位置信息和裂纹特征结合起来，使得网络可以检测任意方向的裂纹，实现非垂直裂纹检测框预测； 步骤S32：将所述主视图、俯视图和侧视图经过所述阳极铜板缺陷检测网络，输出裂纹的位置，并结合裂纹权重指纹库，对不同的裂纹赋予不同的权重，最后结合三视图中的裂纹关联性从而计算得到所述阳极铜板的总置信度，将高于预设阈值的判定为废板； 步骤S33：在步骤S32中的所述废板对应的侧视图中标注出裂纹所在位置，在检测报告输出相关位置信息，用于后期对所述废板进行追踪溯源回炉重造。

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