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龙图腾网恭喜湖南顺新金属制品科技有限公司申请的专利基于机器视觉的拉丝钢板表面夹杂缺陷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：CN119313653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411833085.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于机器视觉的拉丝钢板表面夹杂缺陷检测方法及系统是由张顺新;蔡峥;朱浩设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的拉丝钢板表面夹杂缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器视觉的拉丝钢板表面夹杂缺陷检测方法及系统，包括：S1：获取拉丝钢板表面的多光源图像序列并进行亮度标准化；S2：通过高斯‑拉普拉斯金字塔分解亮度标准化后的图像序列并进行拉普拉斯金字塔融合和图像重建，获得融合后的图像；S3：对融合后的图像中的拉丝纹理进行方向性分析，提取拉丝纹理的主方向特征，获得拉丝方向一致性特征图；S4：基于双流特征提取网络对融合后的图像和拉丝方向一致性特征图进行特征提取和特征融合，并进行全局平均池化操作；S5：构建缺陷分类网络并进行训练，预测拉丝钢板表面的缺陷类别。本发明能够克服现有拉丝钢板表面缺陷检测技术中存在的问题，精确检测拉丝钢板表面夹杂的缺陷。

本发明授权基于机器视觉的拉丝钢板表面夹杂缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉的拉丝钢板表面夹杂缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取拉丝钢板表面的多光源图像序列并进行亮度标准化，获得亮度标准化后的多光源图像序列；S2：通过高斯-拉普拉斯金字塔分解亮度标准化后的多光源图像序列，并进行拉普拉斯金字塔融合和图像重建，获得融合后的图像；S3：基于改进的方向性滤波算法对融合后的图像中的拉丝纹理进行方向性分析，提取拉丝纹理的主方向特征，获得拉丝方向一致性特征图；S4：基于双流特征提取网络对融合后的图像和拉丝方向一致性特征图进行特征提取和特征融合，并进行全局平均池化操作获得全局平均池化结果，包括：采用ResNet18作为骨干网络构建双流特征提取网络，将ResNet18的全连接层移除后分别构建图像特征分支和方向特征分支；其中，图像特征分支输入融合后的图像，通过去除全连接层的ResNet18网络提取图像特征；方向特征分支输入拉丝方向一致性特征图，通过去除全连接层的ResNet18网络提取方向特征；在特征通道维度上将图像特征和方向特征进行拼接；拼接后的特征通过压缩和激励模块实现通道注意力机制，从而得到融合后的特征；对融合后的特征进行全局平均池化操作，得到全局平均池化结果；S5：基于全局平均池化结果，构建缺陷分类网络并进行训练；采用训练完成的缺陷分类网络预测待检测拉丝钢板表面的缺陷类别。

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