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龙图腾网获悉北京兆维智能装备有限公司申请的专利基于深度学习的CELL边缘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：CN117173099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202310946439.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的CELL边缘缺陷检测方法及系统是由李韦辰;张莲莲;陈晨;靳松;陈永超;张建树设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的CELL边缘缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于深度学习的CELL边缘缺陷检测方法及系统，涉及液晶显示屏缺陷检测技术领域。通过导入多个待检测图像；将原始轻量级分割模型DDRNet改换成单分支结构的改版分割模型Rep‑DDRNet，对待检测图像进行特征检测，并确定待检测图像的疑似裂纹区域；并行调用多个单分支结构的改版分割模型DDRNet对多个待检测图像进行GPU并行运算，得到多个疑似裂纹区域；通过图像分类模型Rep‑VGG逐一对多个疑似裂纹区域进行分类，进行干扰类型和真实裂纹类型判断；通过机器视觉Blob分析对真实裂纹图像进行裂纹特征提取，并逐一进行缺陷分级，对大于设定等级的图像进行报警。对深度学习分割模型进行优化，测试数据集F1‑score精确度提高6％；根据并行架构进行GPU运算，整体运算时间节约13以上。

本发明授权基于深度学习的CELL边缘缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的CELL边缘缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 导入多个待检测图像； 将原始轻量级分割模型DDRNet中的残差连接结构改换成Rep结构，得到多分支结构的改版分割模型Rep-DDRNet，对多分支结构的改版分割模型Rep-DDRNet进行训练； 通过对已训练的多分支结构的改版分割模型Rep-DDRNet进行结构重参数化，改换成单分支结构的改版分割模型Rep-DDRNet，得到单分支结构的改版分割模型Rep-DDRNet；通过所述单分支结构的改版分割模型Rep-DDRNet对所述待检测图像进行特征检测，通过检测出的分辨率特征确定所述待检测图像的疑似裂纹区域； 通过并行调用多个所述单分支结构的改版分割模型Rep-DDRNet对多个所述待检测图像进行GPU并行运算，得到与多个所述待检测图像对应的疑似裂纹区域； 通过图像分类模型Rep-VGG逐一对多个所述待检测图像对应的疑似裂纹区域进行分类，得到多个所述疑似裂纹区域对应的疑似裂纹区域类型，并逐一对多个所述疑似裂纹区域类型进行干扰类型和真实裂纹类型判断，得到多个真实裂纹图像； 通过机器视觉Blob分析对多个真实裂纹图像进行裂纹特征提取，并根据所述多个真实裂纹图像的裂纹特征逐一进行缺陷分级，对大于预先设定的裂纹缺陷等级进行报警； 所述将原始轻量级分割模型DDRNet中的残差连接结构改换成Rep结构，以及通过对已训练的多分支结构的改版分割模型Rep-DDRNet进行结构重参数化，改换成单分支结构的改版分割模型Rep-DDRNet，具体为： 通过将所述原始轻量级分割模型DDRNet中的标准残差卷积块RB进行多分支结构改换，增加1*1的卷积和残差分支结构，改换成重参数卷积块Rep； 通过将所述多分支结构的改版分割模型Rep-DDRNet中的重参数卷积块Rep进行1*1的卷积和残差分支重参数化，将所述改版分割模型Rep-DDRNet的多分支结构改换成单分支结构； 所述通过并行调用多个所述单分支结构的改版分割模型Rep-DDRNet对多个所述待检测图像进行GPU并行运算，具体为： 在Flask初始化时，通过创建多个独立的进程，且一个独立的进程初始化一个单独的所述单分支结构的改版分割模型Rep-DDRNet，多个独立的进程一一定义多个对应独立的信息队列；当多个所述待检测图像进入所述信息队列时，通过所述多个独立的进程并行调用对应的多个所述单分支结构的改版分割模型Rep-DDRNet，并在对应的多个对应独立的信息队列进行GPU运算。

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北京兆维智能装备有限公司，其通讯地址为：100015 北京市朝阳区酒仙桥路14号兆维工业园B区B5栋；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”。

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