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龙图腾网获悉深圳市志航精密科技有限公司申请的专利基于深度学习的电控部件外观检测方法及装置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：CN120198439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510689116.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的电控部件外观检测方法及装置是由刘威;李钢;孙梁灏设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的电控部件外观检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于深度学习的电控部件外观检测方法及装置，该方法包括：获取电控部件的训练图像集和验证图像集；根据所述训练图像集构建特征金字塔，对所述特征金字塔进行维度重要性评估和区域显著性分析，得到强化特征表示；将所述强化特征表示进行多种池化处理，得到多组池化特征表示；根据每组所述池化特征表示分别确定高阶表示和低阶表示，对所述高阶表示和所述低阶表示进行动态权重整合并引入跳跃连接，得到优化特征表示；基于所述优化特征表示和所述验证图像集，得到外观检测模型，通过所述外观检测模型对所述电控部件进行外观检测。

本发明授权基于深度学习的电控部件外观检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的电控部件外观检测方法，其特征在于，包括： 获取电控部件的训练图像集和验证图像集； 根据所述训练图像集构建特征金字塔，对所述特征金字塔进行维度重要性评估和区域显著性分析，得到强化特征表示； 构建三个并行的软池化分支，分别设置第一池化核、第二池化核和第三池化核，其中，所述第一池化核的大小为5×5，所述第二池化核的大小为9×9，所述第三池化核的大小为13×13；将所述强化特征表示分别经过所述第一池化核、所述第二池化核和所述第三池化核，得到第一池化特征表示、第二池化特征表示和第三池化特征表示； 对所述第一池化特征表示、所述第二池化特征表示和所述第三池化特征表示分别进行路径分离，分割为主干路径和旁路路径；对所述主干路径的池化特征表示进行卷积变换和非线性激活，得到主干特征表示；对所述旁路路径的池化特征表示进行恒等映射，得到旁路特征表示；根据所述主干特征表示和所述旁路特征表示分别提取高阶表示和低阶表示，其中，将所述主干特征表示通过密集连接卷积网络处理得到所述高阶表示，将所述旁路特征表示通过线性投影得到所述低阶表示；对所述高阶表示和所述低阶表示进行通道间自适应系数计算，生成加权系数矩阵，根据所述加权系数矩阵对所述高阶表示和所述低阶表示进行动态权重整合，得到整合特征表示；将所述整合特征表示与对应的池化特征表示建立跳跃连接，通过元素级别相加操作，得到具有多尺度感受野的优化特征表示； 基于所述优化特征表示和所述验证图像集，得到外观检测模型，通过所述外观检测模型对所述电控部件进行外观检测。

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