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龙图腾网获悉山东迪特智联信息科技有限责任公司申请的专利一种基于深度学习的微通道铝扁管分类检测方法及系统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：CN120543950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511028356.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的微通道铝扁管分类检测方法及系统是由商子豪;董安明;魏召刚;张春涛;李世祥;张焕新;攸可新;王葛设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的微通道铝扁管分类检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的微通道铝扁管分类检测方法及系统，涉及微通道铝扁管生产领域，其中方法包括微通道铝扁管分时频闪图像采集模块、多类图像异步处理模块、异步智能分析模块、分类检测收集模块、异常处理模块，系统包括微通道铝扁管传输装置及多类图像采集子系统、多类图像预处理及分类检测初筛子系统、微通道铝扁管智能分析子系统、微通道铝扁管分类检测收集子系统、异常处理及控制子系统、实时生产分析看板子系统。本发明通过分时频闪图像采集、异步处理设计、分类检测收集装置，并利用改进的YOLOv12算法实现多缺陷并行检测，达成＞99%的分类检测准确率及微秒级响应能力。

本发明授权一种基于深度学习的微通道铝扁管分类检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的微通道铝扁管分类检测系统，其特征在于，包括以下模块： 微通道铝扁管分时频闪图像采集模块，实现分时频闪多类图像生成和高通量传输采集；多类图像异步处理模块，对微通道铝扁管分时频闪图像采集模块分时频闪生成的多类图像，进行裁剪、分割、二值化连通域分析、长度测量、宽度测量预处理；异步智能分析模块，采用异步多线程机制利用改进的MAFT深度学习增强算法将多类图像异步处理模块预处理的多源图像进行异步智能分析处理，同时生成分类检测控制信号发送给分类检测收集模块和异常处理模块，该信号由图像帧编号、时间戳、产品状态、缺陷类型、置信度五个变量组成；分类检测收集模块，接收异步智能分析模块发送的分类检测控制信号并根据分类收集算法控制后向设备运动，其中控制不良产品运行方向左侧弹出、异常产品运动方向右侧弹出、正常产品通过，具体的分类收集算法为：分类检测收集模块接收异步智能分析模块发送的分类检测控制信号，同时当待检产品通过微通道铝扁管分时频闪图像采集模块传动带间隔时由光栅传感器触发分类控制系统生成时间触发器Tn，Tn=LV，T为待检产品从传动带间隔到达柔性弹片的运动时间，n为时间触发器个数，L为传送带间隔与柔性弹片之间距离，V为传送带速度；分类控制系统收到异步智能分析模块发送的控制信号C，将该信号C写入预设控制信号内存队列M[0…n]，lenM为队列长度，n为队列编号；同时分类控制系统根据异步智能分析模块所述控制信号中的时间戳对控制信号队列M按照时间先后顺序排序；根据异步智能分析模块所述控制信号中的图像帧编号进行取模lenM运算，得到模值N；当时间触发器Tn触发时，分类控制系统读取M[N]分类检测控制信号中的产品状态值，该值为正常、不良、异常三类，当该值为正常时，检测产品正常通过分类检测收集模块；当该值为不良时，分类检测收集模块将不良产品运行方向左侧弹出；当该值为异常时，分类检测收集模块将异常产品运行方向右侧弹出；异常处理模块，接收异步智能分析模块发送的分类检测控制信号，当某类不良产品和某类异常产品类型连续出现次数超出阈值，触发声光电报警，并自动向前向设备发送停机信号。

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