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龙图腾网获悉陕西维视智造科技股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的接线盒激光焊接视觉检测方法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：CN116612109B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310708544.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的接线盒激光焊接视觉检测方法是由王波;王郑耀;刘恒博设计研发完成，并于2023-06-15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接线盒激光焊接视觉检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于深度学习技术和焊接视觉检测技术领域，具体涉及一种基于深度学习的接线盒激光焊接视觉检测方法，其特征在于：包括以下步骤：接线盒整体定位；训练一级深度学习模型并对检测对象进行相应判别；一级图像掩膜处理，一级深度学习模型优化训练；定位出汇流条的中心坐标；通过的中心坐标进行激光焊接；训练二级深度学习模型并对检测对象进行判别；二级图像掩膜处理；定位出疤痕的中心坐标；利用疤痕的中心坐标截出的焊疤图，训练得到三级深度学习模型并确定焊疤的OKNG结果，三级深度学习模型可参与对二级深度学习模型的检测对象同时进行判别。本发明提升了光伏接线盒激光焊接的检测效率、生产效率和良品率。

本发明授权一种基于深度学习的接线盒激光焊接视觉检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的接线盒激光焊接视觉检测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1，接线盒整体定位：在相机拍照的整个视野中找到接线盒所在的位置并截图； S2，在上一步中接线盒整体的截图中选出汇流条的边缘区域，利用接线盒整体位置和该边缘区域通过对基础大模型进行训练得到一级深度学习模型； 利用所述一级深度学习模型的判别模块快速查找出汇流条的边缘区域并对接线盒整体和汇流条的边缘区域进行判别，并输出相应信号； S3，对落在设定区域内的汇流条边缘区域通过一级图像掩膜处理对其进行一级缩小限定； 经过一级图像掩膜处理后的一级图像输入一级优化训练集对一级深度学习模型进行优化训练； S4，在一级缩小限定后的图像中找出汇流条的边，然后通过汇流条边的中心定位出汇流条的中心坐标； S5，通过将上述汇流条的中心坐标作为激光焊接的位置坐标对汇流条进行激光焊接； S6，对焊接后的汇流条进行拍照，在图像中选出焊疤区域并截图，利用焊疤区域通过对基础大模型进行训练得到二级深度学习模型； 利用所述二级深度学习模型的判别模块快速查找出焊疤区域并对焊疤区域进行判别，并输出相应信号； S7，对落在设定区域内的焊疤区域通过二级图像掩膜处理对其进行二级缩小限定； 经过二级图像掩膜处理后的图像输入二级优化训练集对二级深度学习模型进行优化训练； S8，在二级缩小限定后的图像中找出疤痕的边，然后通过疤痕边的中心定位出疤痕的中心坐标； S9，根据上述疤痕的中心坐标对疤痕区域进行截图，截出焊疤图，利用焊疤图通过对二级深度学习模型进行训练得到三级深度学习模型； 利用所述三级深度学习模型的判别模块快速确定焊疤的OKNG结果，同时，在步骤S6中，所述三级深度学习模型可与二级深度学习模型同时进行判别。

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