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龙图腾网获悉珠海市申科谱工业科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的光学玻璃AOI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：CN121147230B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511697835.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的光学玻璃AOI检测方法是由王建波;吴晓华;关力;陈良伟;朱正月;宋斌杰;毛明春;张振富;孙泳设计研发完成，并于2025-11-19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光学玻璃AOI检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开并提供了一种基于深度学习的光学玻璃AOI检测方法。本发明创新性地引入两重深度学习目标检测机制用于图像拼接，能够高精度识别每张局部图像中的产品区域及其关键结构特征，通过与标准模板匹配计算出图像之间的拼接偏移量。在产品尺寸无较大公差的情况下，拼接准确率可达100%；在包含公差的实际生产环境中，整体拼接准确率达到99.8%。针对极少数存在结构偏差的图像，通过设定阈值或采用关键结构归一化位置的拼接策略进行补偿，最终仍可实现较高的拼接精度，满足生产线对拼接质量与稳定性的严格要求。本发明应用于光学玻璃AOI检测的技术领域。

本发明授权一种基于深度学习的光学玻璃AOI检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的光学玻璃AOI检测方法，其特征在于：所述一种基于深度学习的光学玻璃AOI检测方法包括数据采集阶段： 在数据采集阶段，通过连续拍摄多张具有重叠区域的局部图像的方式采集；针对方正类产品的结构特征采用基于两重深度学习目标检测的自动拼接方法；所述自动拼接方法包括如下步骤： 首先，采用YOLOv11网络对每张图像中的产品整体区域进行检测，提取其检测框的高度及Y方向坐标信息，计算相邻图像中产品位置的垂直偏移量，并据此完成图像在Y方向上的初步对齐； 随后，对经过垂直调整的图像执行第二次目标检测，提取关键结构，并与标准模板进行匹配，计算图像之间的仿射变换关系，从而获得两图之间的拼接值； 最后，拼接值将与设定的X、Y方向拼接阈值进行比较，若满足阈值条件，则直接完成拼接；若不满足，则根据关键结构在图中位置变化的程度进行判断：当产品尺寸基本一致时，仍可依据拼接阈值完成拼接；当存在整体缩放时，先对关键结构与整体产品位置进行归一化处理，依据归一化后的相对位置执行拼接操作。

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