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龙图腾网获悉天津津航技术物理研究所申请的专利一种基于深度学习的圆形端面检测及其亚像素定心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：CN115661063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211279457.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的圆形端面检测及其亚像素定心方法是由张天华;李科设计研发完成，并于2022-10-19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圆形端面检测及其亚像素定心方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于深度学习的圆形端面检测及其亚像素定心方法，包括：对圆形端面采集不同场景下的图像，构成训练集；并使用目标检测与超分辨率进行训练，得到第一网络模型；使用该文件对训练集进行识别，得到第一图像；获取第一图像的超分辨率图像，得到第二图像；计算第二图像的阈值，进行图像二值化处理；设置连通域，并计算第二图像中每个像素点的权重wi；根据每个像素点的权重wi以及与其相对应的每个像素点的坐标Pix,y，计算第二图像的圆心坐标O0x0,y0；假设训练集中每一张图像的亚像素精度中心点为Ocxc,yc，根据圆心坐标O0x0,y0计算训练集中每一张图像的亚像素精度中心点Ocxc,yc；本申请通过对目标圆采用局部超分辨率处理，提高了图像的分辨率，实现亚像素级检测精度。

本发明授权一种基于深度学习的圆形端面检测及其亚像素定心方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的圆形端面检测及其亚像素定心方法，其特征在于，包括： 使用相机对圆形端面采集不同场景下的原始图像，构成训练集； 使用目标检测与超分辨率对所述训练集进行训练，得到第一网络模型； 使用所述第一网络模型对所述训练集内的图像进行识别，得到第一图像； 获取所述第一图像的超分辨率图像，得到第二图像； 计算所述第二图像的阈值，并进行图像二值化处理； 设置连通域，并计算所述第二图像中每个像素点的权重wi； 根据每个像素点的权重wi以及与其相对应的每个像素点的坐标Pix,y，计算所述第二图像的圆心坐标O0x0,y0； 假设所述训练集中每一张图像的亚像素精度中心点为Ocxc,yc，根据所述圆心坐标O0x0,y0计算所述训练集中每一张图像的亚像素精度中心点Ocxc,yc； 使用所述第一网络模型对所述训练集进行识别的过程中包括：假设相机的识别框的边长为m，使用相机对所述训练集中的每一张图像都进行裁剪，获得m×m大小的裁剪后图像，确保训练集中的每一张图像都在裁剪后图像中，并且裁剪后图像中不包括其他的圆，得到所述第一图像，所述第一图像在所述原始图像左上角的图像坐标为Lx,y； 计算所述亚像素精度中心点的公式表示如下： 式中：n代表超分辨率的放大倍数； Lx代表第一图像在原始图像左上角的横坐标； Ly代表第一图像在原始图像左上角的纵坐标。

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