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龙图腾网获悉华能大理风力发电有限公司;华能新能源股份有限公司;北京中拓新源科技有限公司申请的专利基于深度学习的小五金件缺陷检测方法、系统及设备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：CN113888461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202110989297.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的小五金件缺陷检测方法、系统及设备是由叶林;张时;周盛龙;杨建波;兰彩霞;张华;李东辉;李如东;常梦星;陈志才;王宏伟;蒋成文设计研发完成，并于2021-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的小五金件缺陷检测方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了基于深度学习的小五金件缺陷检测方法，步骤如下：选取小五金件的样本图像，进行预处理构建CIFAR‑100样本集，基于样本卷积神经网络得到缺陷识别模型；对小五金件进行图像采集并灰度化处理得到灰度图，对灰度图进行图像分割，获得目标运动前景；基于九宫格算法对目标运动前景图像进行计算，将得到的待检测小五金件图像分割为若干个超像素块，计算每个超像素块的显著性值，再通过多尺度超像素块显著性的融合得到显著性图；为显著性图构建一个最小外接正方形，对其进行归一化处理调整大小，输入缺陷识别模型，确定待检测小五金件图像中的缺陷。本发明适用于多种小目标五金件及其他零件，操作较为简单，同时也提高了检测效率。

本发明授权基于深度学习的小五金件缺陷检测方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的小五金件缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、选取小五金件的样本图像，对其进行预处理构建CIFAR-100样本集，基于CIFAR-100样本集对卷积神经网络进行训练，获得训练好的缺陷识别模型； 步骤二、对小五金件进行图像采集并进行灰度化处理，得到灰度图，对灰度图进行图像分割，获得目标运动前景； 步骤三、基于九宫格算法对目标运动前景图像进行计算，得到待检测小五金件图像并将其分割为若干个超像素块S up，计算每个超像素块S up的显著性值s，再通过多尺度超像素块显著性的融合，得到显著性图，其中，所述基于九宫格算法对目标运动前景图像进行计算的计算方式如下：保持运动前景四个边角不被拉伸，围绕运动前景中疑似目标的区域块为中心，定义一个图像块，设定图像块与区域块的倍数，以图像块为中心，将其临域作为背景区域，计算图像块的局部对比度值，根据计算结果进行判断，若图像块为目标区域，则对图像块进行拉伸，若图像块不是目标区域，则对背景区域进行抑制，生成拉伸后的图像； 步骤四、为显著性图构建一个最小外接正方形，对其进行归一化处理，调整大小为32×32，输入缺陷识别模型，确定所述待检测小五金件图像中的缺陷； 所述步骤三中，采用如下方式计算超像素块S up的显著性值s： 对超像素块S up进行聚类，得到n个聚类，设第1个聚类的聚类中心特征向量为B 1，第2个聚类的聚类中心特征向量为B 2，以此类推，得聚类中心特征向量； 采用如下公式计算超像素块S up的显著性值s： 其中： 上式中，为超像素块S up和第i个聚类的聚类中心特征向量B i之间的距离,,为尺度因子，w为权值，（x，y）为超像素块S up的中心坐标，为待检测小五金件图像的中心坐标。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华能大理风力发电有限公司;华能新能源股份有限公司;北京中拓新源科技有限公司，其通讯地址为：671000 云南省大理白族自治州大理市大理经济开发区电力巷3号金达酒店院内；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。