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龙图腾网获悉苏州佳智彩光电科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的卡槽缺陷图像检测方法、装置及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：CN116740017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310697334.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的卡槽缺陷图像检测方法、装置及设备是由扈健玮;翁志嘉;李浪浪;高雷;陈赛设计研发完成，并于2023-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的卡槽缺陷图像检测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，提供了一种基于深度学习的卡槽缺陷图像检测方法、装置及设备，包括：获取带有卡槽的产品原始图像制作图像数据集；在所述原始图像数据集上提取卡槽部位子图集，把所述原始图像数据集的图像和所述卡槽部位子图集的图像全部缩放到同一预设分辨率尺寸，得到混合图像数据集；用所述混合图像数据集训练并测试目标检测模型和二分类模型；将待检测图像先后送入训练完成的目标检测模型和二分类模型，根据模型输出结果确定卡槽位置和是否带有缺陷。本发明实际输入模型的像素量小、运算快，整个方法占用更少的资源且集中在更有价值的图像区域，使得对带有卡槽的产品检测更加高效准确。

本发明授权一种基于深度学习的卡槽缺陷图像检测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的卡槽缺陷图像检测方法，其特征在于，包括： 用摄像头拍摄带有卡槽的产品原始图像作为原始图像数据集； 在所述原始图像数据集上标注卡槽所在部位，并提取卡槽部位子图集； 把所述原始图像数据集的图像和所述卡槽部位子图集的图像全部缩放到同一预设分辨率尺寸，得到混合图像数据集及其标注； 用所述混合图像数据集训练并测试目标检测模型； 在所述卡槽部位子图集上再次精细标注卡槽的准确位置，得到卡槽精细位置子图； 在所述卡槽精细位置子图中标注缺陷位置，做成卡槽缺陷分类数据集，分为有缺陷和无缺陷两类； 用所述卡槽缺陷分类数据集训练并测试二分类模型； 获取摄像头拍摄的待检测图像，调整待检测图像分辨率至预设分辨率尺寸，输入到完成训练的目标检测模型中得到卡槽所在区域检测框，在所述卡槽所在区域检测框中截取卡槽所在部位子图，再次调整所述卡槽所在部位子图分辨率至预设分辨率尺寸，将所述卡槽所在部位子图输入所述完成训练的目标检测模型中得到卡槽所在区域精确检测框，在所述卡槽所在区域精确检测框中截取卡槽所在精细位置子图；将所述卡槽所在精细位置子图输入完成训练的二分类模型，得到分类结果，判断出卡槽是否有缺陷。

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