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龍圖騰網獲悉北京彌天科技有限公司申請的專利基于鋼材表面缺陷分類的可視化識別方法、裝置、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119723219B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510221006.X，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權基于鋼材表面缺陷分類的可視化識別方法、裝置、設備及存儲介質是由周祥銀;楊藝;王仁杰;蔡茂;楊仁鵬;李江;馬佳響;樊景陽設計研發完成，并于2025-02-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于鋼材表面缺陷分類的可視化識別方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于鋼材表面缺陷分類的可視化識別方法、裝置、設備及存儲介質，涉及工業場景下的缺陷識別領域。該方法包括如下步驟：提取鋼材表面特征信息，篩選出若干重要特征數據，對其按照預定策略排序，并劃分出訓練集和測試集；構建二維特征學習網絡，將訓練集輸入其中映射到二維特征平面，獲取每一種鋼材表面缺陷類別對應的區域；經多輪訓練固定網絡模型參數；將測試集輸入到固定網絡模型參數的二維特征學習網絡中，獲取映射后的二維特征平面，根據映射后的二維特征坐標，基于并交差的橢圓面覆蓋策略對其進行情況歸屬界定，判定所屬鋼材表面缺陷類別。本方法能夠直觀觀測不同類別下訓練集樣本間的差異性，界定每一個類別樣本所屬區域。

本發明授權基于鋼材表面缺陷分類的可視化識別方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于鋼材表面缺陷分類的可視化識別方法，其特征在于，包括如下步驟： 提取鋼材表面特征信息，從中篩選出預定數量的重要特征數據； 利用基尼系數作為所述重要特征數據的評價指標，根據評價指標將所述重要特征數據由中心向周圍擴散排序為尺寸為N×N的正方形，并從排序后的重要特征數據中按預定比例劃分出訓練集數據和測試集數據； 若N為奇數，第一重要特征坐標為一個，其位置為； 第二重要特征坐標圍繞所述第一重要特征坐標向外擴展為多個，其橫縱坐標均位于的位置區間內； 第三重要特征坐標位置圍繞所述第二重要特征坐標繼續向外擴展為多個，其橫縱坐標均位于的位置區間內； 若N為偶數，第一重要特征坐標為多個，其橫縱坐標均位于的位置區間內； 第二重要特征坐標圍繞所述第一重要特征坐標向外擴展為多個，其橫縱坐標均位于的位置區間內； 第三重要特征坐標圍繞所述第二重要特征坐標繼續向外擴展為多個，其橫縱坐標均位于的位置區間內； 構建二維特征學習網絡，輸入訓練集數據；由所述二維特征學習網絡將所述訓練集數據映射到二維特征平面，得到映射后的二維特征坐標，獲取每一種鋼材表面缺陷類別及其所屬的區域；將所述測試集數據輸入到固定網絡模型參數的二維特征學習網絡中，獲取映射后的二維特征平面，根據映射后的二維特征坐標，基于并交差的橢圓面覆蓋策略對其進行情況歸屬界定，判定所屬鋼材表面缺陷類別，根據界定到的不同UMI區域，劃分為三種情況： 式中，m為訓練集的類別總數；表示所有真實訓練集類別所覆蓋的橢圓面區域；表示所有噪點類別所覆蓋的橢圓面區域；表示整個二維特征平面排除區域的部分； 落入情況1下UMI區域的待測試樣本，當落入任一橢圓面區域時，則被判定為第i類訓練集所在類別； 落入情況2下UMI區域的待測試樣本，當落入任一橢圓面區域，且滿足如下集合時： 待測試樣本被判定為第i類訓練集所在類別； 落入情況3下UMI區域的待測試樣本被判定為未知類； 經過多輪訓練和性能評估后，得到最終鋼材表面缺陷分類識別模型； 將工業相機采集的鋼材表面圖像導入所述最終鋼材表面缺陷分類識別模型中，完成對鋼材表面缺陷的自動識別和分類，輸出識別和分類結果。

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