宝鸡大力威钛业有限公司杨帆获国家专利权
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龙图腾网获悉宝鸡大力威钛业有限公司申请的专利一种基于深度学习的钛锭表面缺陷智能检测系统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：CN121213567B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511768490.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的钛锭表面缺陷智能检测系统是由杨帆设计研发完成，并于2025-11-28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钛锭表面缺陷智能检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的钛锭表面缺陷智能检测系统，包括图像采集与预处理模块，用于获取输入数据集；物理先验特征构建模块，用于输出物理先验引导图；改进型ConvNeXtV2主干特征提取模块，用于构建通过跨阶段特征映射生成最终输出特征；局部注意力特征增强模块，用于输出局部加权输出特征；先验引导门控融合模块，用于卷积注意力模块P‑CBAM产生加权融合输出特征；多尺度特征融合与检测模块，用于生成钛锭表面缺陷的预测结果；不确定度评估模块，用于输出的缺陷类别。本发明实现了对钛锭表面多类型缺陷的高精度智能识别，适用于钛材加工生产线中缺陷筛查场景。
本发明授权一种基于深度学习的钛锭表面缺陷智能检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的钛锭表面缺陷智能检测系统，其特征在于，包括： 图像采集与预处理模块，用于获取钛锭表面的多角度图像数据并提供经校正、均衡与归一化的输入数据集； 物理先验特征构建模块，用于依据偏振角与反射率信息生成物理先验特征图，并在物理先验特征图基础上结合表面法线信息建立物理先验引导图； 改进型ConvNeXtV2主干特征提取模块，用于构建集成频域注意力支路与可变形深度卷积层的主干网络结构，通过跨阶段特征映射生成主干网络的最终输出特征； 局部注意力特征增强模块，用于在可变形卷积特征图中执行特征相关性计算，生成局部注意力权重图，输出局部加权输出特征； 先验引导门控融合模块，用于卷积注意力模块P-CBAM与门控注入策略产生加权融合输出特征； 多尺度特征融合与检测模块，用于生成钛锭表面缺陷的类别预测结果与位置参数预测结果； 不确定度评估模块，用于输出的缺陷类别、置信度及不确定度信息。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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