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龙图腾网获悉东莞市凯迪碳素有限公司申请的专利一种石墨电极缺损检测方法及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：CN121033006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511374755.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种石墨电极缺损检测方法及系统是由梁建和;陈庚栋设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种石墨电极缺损检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种石墨电极缺损检测方法及系统，属于人工智能领域，用以提高石墨电极缺损检测的鲁棒性和稳定性。该方法包括：电子设备获取针对同一石墨电极区域拍摄的M张图像，M为大于1的整数；M张图像包含同一石墨电极区域在不同角度下拍摄的内容；电子设备通过AIML模型对M张图像进行联合处理，得到处理结果，处理结果用于指示同一石墨电极区域是否存在缺损，联合处理是指M张图像被AIML模型提取的特征被AIML模型联合处理。

本发明授权一种石墨电极缺损检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种石墨电极缺损检测方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括： 所述电子设备获取针对同一石墨电极区域拍摄的M张图像，M为大于1的整数；所述M张图像包含针对所述同一石墨电极区域在不同角度下拍摄的内容； 所述电子设备通过AIML模型对所述M张图像进行联合处理，得到处理结果，所述处理结果用于指示所述同一石墨电极区域是否存在缺损，所述联合处理是指所述M张图像被所述AIML模型提取的特征被所述AIML模型联合处理； 所述电子设备通过AIML模型对所述M张图像进行联合处理，得到处理结果，包括： 所述电子设备将所述M张图像输入到所述AIML模型的特征提取层，得到所述AIML模型的特征提取层输出的所述M张图像的特征； 所述电子设备将所述M张图像的特征融合，得到所述M张图像融合后的特征； 所述电子设备将所述M张图像融合后的特征输入到所述AIML模型的特征处理层，得到所述AIML模型的特征处理层输出所述处理结果； 所述电子设备将所述M张图像输入到所述AIML模型的特征提取层，得到所述AIML模型的特征提取层输出的所述M张图像的特征，包括： 所述电子设备将所述M张图像一一对应的输入所述AIML模型的M个通道，所述M个通道中每个通道对应一个特征提取层，共M个特征提取层，得到所述M个特征提取层一一对应输出的M个特征，所述M个特征中每个特征对应为所述M张图像中一张图像的特征，即得到所述M张图像的特征，所述M个特征提取层执行的是相同尺度的卷积操作； 所述电子设备将所述M张图像的特征融合，得到所述M张图像融合后的特征，包括： 所述电子设备轮询的将所述M张图像中每两张图像的部分特征融合，得到M个融合后的特征，所述M个融合后的特征中每个融合后的特征对应为所述M张图像中一张图像的融合后的特征，即得到所述M张图像融合后的特征； 针对所述M张图像中第i张图像的特征与第i+1张图像的特征，i为遍历1至M的整数，在i=M的情况下，i+1取值被翻转为1，所述第i张图像的特征是结构为K行L列的第i矩阵，所述第i+1张图像的特征是结构为K行L列的第i+1矩阵，K和L均为大于2的整数； 在此基础上，所述电子设备轮询的将所述M张图像中每两张图像的部分特征融合，得到M个融合后的特征，包括： 步骤1：所述电子设备确定所述第i矩阵中第j行元素和第j+1行元素与所述第i+1矩阵中第j行元素和第j+1行元素之间的相关度是否大于或等于相关度阈值，j为取值从1开始且以2为步进变化的整数，j+1=K或j+1=K-1； 步骤2：若所述第i矩阵中第j行元素和第j+1行元素与所述第i+1矩阵中第j行元素和第j+1行元素之间的相关度大于或等于所述相关度阈值，则所述电子设备将j的取值增加2，并返回执行步骤1；若所述第i矩阵中第j行元素和第j+1行元素与所述第i+1矩阵中第j行元素和第j+1行元素之间的相关度小于所述相关度阈值，则所述电子设备执行步骤3； 步骤3：所述电子设备将所述第i+1矩阵中第j行元素和第j+1行元素融合到所述第i矩阵中第j行元素和第j+1行元素中，得到融合后的3行元素，然后所述电子设备将j的取值增加2，并返回执行步骤1； 直至，在j+1=K或j+1=K-1时，得到所述第i张图像融合后的特征； 在i遍历到M的情况下，得到所述M张图像融合后的特征。

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