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龙图腾网获悉江苏特创科技有限公司申请的专利基于DL的笔记本电脑外观缺陷检测方法、装置、介质和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：CN120931640B 。

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：202511455415.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于DL的笔记本电脑外观缺陷检测方法、装置、介质和设备是由陈超;赵明;郭国付;张诗婧;杨超设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DL的笔记本电脑外观缺陷检测方法、装置、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明涉及表面缺陷检测技术领域，公开一种基于DL的笔记本电脑外观缺陷检测方法、装置、介质和设备。方法包括：使用六轴机械臂旋转笔记本电脑获取笔记本电脑360°的表面图像，预处理表面图像；构建缺陷检测深度学习模型，缺陷检测深度学习模型包括特征提取模块和分类模块，特征提取模块通过方向加权增强线性特征响应，分类模块动态调整缺陷的分类阈值；使用预处理后的表面图像训练缺陷检测深度学习模型，将待检测的笔记本电脑360°的表面图像输入训练完成的模型得到缺陷检测结果。装置包括图像采集模块、图像处理模块、模型构建模块、训练模块、检测模块，介质和设备实现方法。本发明可以实现对不同类型缺陷的全方位检测，提高检测效率和精度。

本发明授权基于DL的笔记本电脑外观缺陷检测方法、装置、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于DL的笔记本电脑外观缺陷检测方法，其特征在于，包括： 使用六轴机械臂旋转笔记本电脑获取笔记本电脑360°的表面图像，预处理表面图像； 构建缺陷检测深度学习模型，所述缺陷检测深度学习模型包括特征提取模块和分类模块，所述特征提取模块通过方向加权增强线性特征响应，所述分类模块动态调整缺陷的分类阈值，所述分类阈值的动态调整方法为： T＝T_base+α*1‑IoU_mean+β*Entropy_map‑γ*Edge_density，其中，T表示调整后的分类阈值，T_base表示基础分类阈值，α、β、γ为权重系数，IoU_mean表示本批次已检测样本的平均缺陷重叠度，Entropy_map表示当前表面图像的纹理信息熵，Edge_density表示当前表面图像的边缘像素占比； 使用预处理后的表面图像训练缺陷检测深度学习模型，将待检测的笔记本电脑360°的表面图像输入训练完成的缺陷检测深度学习模型得到缺陷检测结果。

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