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龍圖騰網獲悉杭州天眼智聯(lián)科技有限公司申請的專利基于深度學習的雜質檢測方法、裝置、設備、介質和產品獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120355708B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510838028.0，技術領域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權基于深度學習的雜質檢測方法、裝置、設備、介質和產品是由周媛;譚天;方明超設計研發(fā)完成，并于2025-06-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的雜質檢測方法、裝置、設備、介質和產品在說明書摘要公布了：本公開的實施例公開了基于深度學習的雜質檢測方法、裝置、設備、介質和產品。該方法的一具體實施方式包括：獲取再生資源對應各個角度的多光源圖像組集；對多光源圖像組集進行預處理，得到預處理后的多光源圖像組集；對預處理后的多光源圖像組集進行通道級融合，得到融合圖像組；將融合圖像組輸入預先訓練的特征提取模型，得到多尺度特征圖組集；根據多尺度特征圖組集，生成掩膜數據組；根據掩膜數據組和預處理后的多光源圖像組集，生成帶標注的圖像組；根據帶標注的圖像組，生成再生資源所對應的雜質檢測信息。該實施方式通過使用深度學習的方法實現(xiàn)了較為高效、精準且智能化的雜質檢測。

本發(fā)明授權基于深度學習的雜質檢測方法、裝置、設備、介質和產品在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的雜質檢測方法，包括： 獲取再生資源對應各個角度的多光源圖像組集，其中，所述多光源圖像組集中每個多光源圖像組對應一個角度； 對所述多光源圖像組集進行預處理，得到預處理后的多光源圖像組集，其中，所述預處理后的多光源圖像組集包括各個預處理后的多光源圖像組； 對所述預處理后的多光源圖像組集進行通道級融合，得到融合圖像組，其中，所述融合圖像組中每個融合圖像對應一個角度，包括： 對所述預處理后的多光源圖像組集中每個角度對應的預處理后的多光源圖像組，執(zhí)行以下步驟： 對所述角度對應的預處理后的多光源圖像組進行通道重組，得到通道張量組； 對所述通道張量組中的各個通道張量進行歸一化，得到歸一化的通道張量組； 對所述歸一化的通道張量組進行加權通道融合，得到所述角度對應的融合圖像，包括： 對所述預處理后的多光源圖像組集中所述角度對應的預處理后的可見光圖像進行反射特性檢測，得到所述角度對應的金屬區(qū)域和所述角度對應的非金屬區(qū)域； 基于所述角度對應的金屬區(qū)域和所述角度對應的非金屬區(qū)域，生成所述角度對應的各個區(qū)域占比系數，其中，所述角度對應的各個區(qū)域占比系數包括金屬區(qū)域占比系數和非金屬區(qū)域占比系數； 根據所述角度對應的各個區(qū)域占比系數和預定義的動態(tài)權重融合條件，生成所述歸一化的通道張量組中各個歸一化的通道張量對應的各個權重系數； 根據所述各個歸一化的通道張量對應的各個權重系數，對所述歸一化的通道張量組進行通道增強處理，得到增強后的通道張量組； 基于所述各個歸一化的通道張量對應的各個權重系數，對所述增強后的通道張量組進行加權融合，得到所述角度對應的融合圖像； 將所述各個角度對應的各個融合圖像整合為融合圖像組； 將所述融合圖像組輸入預先訓練的特征提取模型，得到多尺度特征圖組集，其中，所述多尺度特征圖組集中每個多尺度特征圖組對應一個角度； 根據所述多尺度特征圖組集，生成掩膜數據組，其中，所述掩膜數據組中每個掩膜數據對應一個角度，包括： 對所述多尺度特征圖組集中每個角度對應的多尺度特征圖組，執(zhí)行以下步驟： 對所述角度對應的多尺度特征圖組進行多尺度融合處理，得到增強特征圖； 根據所述增強特征圖，生成候選區(qū)域組； 根據預先設置的區(qū)域篩選條件，對所述候選區(qū)域組進行篩選，得到篩選后的候選區(qū)域組； 對所述篩選后的候選區(qū)域組進行特征對齊，得到第一特征區(qū)域組； 根據所述第一特征區(qū)域組，生成調整信息組，其中，所述調整信息組包括各個分類結果和各個邊界框調整參數； 根據所述調整信息組，對所述篩選后的候選區(qū)域組進行調整，得到調整后的候選區(qū)域組； 基于所述調整后的候選區(qū)域組，生成初始掩膜數據； 對所述初始掩膜數據進行優(yōu)化處理，得到所述角度對應的掩膜數據； 將所述各個角度對應的各個掩膜數據整合為掩膜數據組；根據所述掩膜數據組和所述預處理后的多光源圖像組集，生成帶標注的圖像組，其中，所述帶標注的圖像組中每個帶標注的圖像對應一個角度，包括：對于任一預處理后的可見光圖像中的每個像素，確定在所對應的掩膜數據中對應所述像素的像素點的掩膜值，并將所述像素的像素值更新為所述掩膜值；按照每個掩膜數據中各個分割掩膜所對應各個第一特征區(qū)域的各個分類結果，在所述各個更新后的可見光圖像上對每個掩膜數據中的各個分割掩膜進行標注，得到各個帶標注的圖像；將所述各個帶標注的圖像整合為帶標注的圖像組； 根據所述帶標注的圖像組，生成所述再生資源所對應的雜質檢測信息。

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