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龙图腾网获悉成都唐源电气股份有限公司申请的专利一种接触轨集电靴碳滑板缺陷识别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：CN115439406B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202210902425.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种接触轨集电靴碳滑板缺陷识别方法是由周蕾;赵杰超;李想;张金鑫;高雄杰;李治友;刘颖强设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种接触轨集电靴碳滑板缺陷识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种接触轨集电靴碳滑板缺陷识别方法，包括以下步骤：S1、采集待识别接触轨集电靴图像；S2、对接触轨集电靴图像使用深度学习算法定位接触轨集电靴；S3、使用深度学习算法定位接触轨集电靴的碳滑板区域；S4、使用深度学习算法识别接触轨集电靴碳滑板区域的缺陷；S5、输出接触轨集电靴滑板区域缺陷识别结果。本发明为深度学习网络模型在接触轨集电靴滑板缺陷识别方面的应用，本发明不受外界光照变化的干扰，只和当前图像中接触轨集电靴滑板区域特征有关，且识别率较高。

本发明授权一种接触轨集电靴碳滑板缺陷识别方法在权利要求书中公布了：1.一种接触轨集电靴碳滑板缺陷识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集待识别接触轨集电靴图像； S2、对接触轨集电靴图像使用深度学习算法定位接触轨集电靴； S3、使用深度学习算法定位接触轨集电靴的碳滑板区域； S4、使用深度学习算法识别接触轨集电靴的碳滑板区域的缺陷； S5、输出接触轨集电靴的碳滑板区域缺陷识别结果； 所述接触轨集电靴的碳滑板区域缺陷的识别步骤为： S41、将接触轨集电靴的碳滑板定位结果图像分割成若干块，并使用训练好的集电靴碳滑板缺陷识别模型对每一块区域进行卷积操作提取图像的语义信息； S42、将提取出来的语义信息和集电靴碳滑板缺陷识别模型中保存的各类缺陷的语义信息进行对比，当存在相似度最高且不低于70%的语义信息时，表示检测到缺陷并输出该类缺陷的语义信息，进入步骤S43，否则该语义信息表示的不是集电靴缺陷的语义信息，进入步骤S44； S43、使用集电靴碳滑板缺陷识别模型对每一块区域进行反卷积操作提取集电靴缺陷在集电靴碳滑板定位结果图像中的像素位置信息，将该像素位置信息和缺陷语义信息作为结果输出； S44、对下一个集电靴碳滑板定位结果图像进行集电靴缺陷识别操作，返回步骤S41； 所述深度学习算法通过FCOS深度学习网络模型完成，所述FCOS深度学习网络模型包括主干网络模块、特征回归模块和检测模块。

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