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龍圖騰網(wǎng)獲悉長沙礦冶研究院有限責(zé)任公司申請的專利一種基于分段調(diào)速的板材表面清理控制方法和系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120219377B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510685281.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于分段調(diào)速的板材表面清理控制方法和系統(tǒng)是由侯奔;高靜;符章捷;毛桂庭設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-05-27向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于分段調(diào)速的板材表面清理控制方法和系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于分段調(diào)速的板材表面清理控制方法和系統(tǒng)，方法包括：S1、以不同的輸送速度對板材進行試洗，采集圖像建立數(shù)據(jù)集D1；S2、將數(shù)據(jù)集D1分割，獲得條形區(qū)域圖像；對條形區(qū)域圖像的暗斑進行識別、標注和處理，形成數(shù)據(jù)集D2和D3；S3、建立板材表面暗斑的檢測識別模型并使用D2訓(xùn)練和部署；S4、建立板材清理后表面暗斑的指標預(yù)測模型并使用D3訓(xùn)練和部署；S5、采集待清理板材圖像，識別獲得暗斑區(qū)域信息，輸入清理后表面暗斑的指標預(yù)測模型，獲得暗斑指標預(yù)測數(shù)據(jù)，計算理想速度。本發(fā)明通過分階段調(diào)速策略與深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)合，實現(xiàn)了寬板材表面清理的高效、低耗、高一致性控制。

本發(fā)明授權(quán)一種基于分段調(diào)速的板材表面清理控制方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于分段調(diào)速的板材表面清理控制方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、使用清理裝置以不同的輸送速度對若干板材進行試洗，采集試洗前后板材的表面圖像，建立非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集D1； S2、將所述非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集D1中試洗前后板材的表面圖像沿板材寬度方向依據(jù)清理裝置中清理機位的數(shù)量分割成若干份，獲得若干板材清理前條形區(qū)域圖像和板材清理后條形區(qū)域圖像；對所述若干板材清理前條形區(qū)域圖像和板材清理后條形區(qū)域圖像中的暗斑進行識別、標注和處理，形成圖像結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集D2和數(shù)值結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集D3； S3、建立板材表面暗斑的檢測識別模型，使用圖像結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集D2針對板材表面暗斑的檢測識別模型進行訓(xùn)練和部署； S4、建立板材清理后表面暗斑的指標預(yù)測模型，使用數(shù)值結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集D3針對板材清理后表面暗斑的指標預(yù)測模型進行訓(xùn)練和部署； S5、采集待清理板材在設(shè)定輸送速度下的清理前圖像，將清理前圖像輸入至所述板材表面暗斑的檢測識別模型中，獲得清理前圖像中的暗斑區(qū)域信息，將暗斑區(qū)域信息輸入清理后表面暗斑的指標預(yù)測模型，獲得清理后的暗斑指標預(yù)測數(shù)據(jù)，根據(jù)所述清理后的暗斑指標預(yù)測數(shù)據(jù)計算獲得板材通過每一個清理機位的理想速度，并以所述理想速度控制待清理板材進行清理。

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