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龙图腾网获悉苏州时新集成技术有限公司申请的专利使用深度学习进行电机转子并线缺陷检测的方法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：CN115564769B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202211407596.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权使用深度学习进行电机转子并线缺陷检测的方法是由宋昭颖;邓永松;王君;孟庆猛设计研发完成，并于2022-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用深度学习进行电机转子并线缺陷检测的方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种使用深度学习进行电机转子并线缺陷检测的方法，属于深度学习技术领域，该方法包括：获取图像采集组件对每个间隔进行图像采集，得到的各个间隔对应的至少两张目标图像，将每张目标图像输入基于深度学习得到的识别模型，得到目标图像中至少一个目标间隔所在的目标区域、每个目标间隔所属的目标框、以及目标框的缺陷分类结果，在至少两张目标图像中，存在至少一张目标图像对应的缺陷分类结果指示两股漆包线的距离小于预设距离的情况下，确定电机转子存在并线缺陷。可以解决由于换向器较小使得人工对两股漆包线之间的距离把握不够准确，且人工检测效率较低，因此导致的对转子并线缺陷的检测效果不佳的问题。

本发明授权使用深度学习进行电机转子并线缺陷检测的方法在权利要求书中公布了：1.一种使用深度学习进行电机转子并线缺陷检测的方法，其特征在于，待检测的电机转子放置于缺陷检测台的检测位置上，位于所述缺陷检测台的图像采集组件适于对所述检测位置进行图像采集；所述电机转子的一端具有换向器，换向器周侧均匀环设有凸起的至少两个挂钩，相邻两个挂钩之间形成间隔，电机转子的漆包线从位于每个挂钩一侧的间隔绕入后从位于所述挂钩另一侧的间隔绕出；所述方法包括： 获取所述图像采集组件对每个间隔进行图像采集，得到的各个间隔对应的至少两张目标图像；其中，每张目标图像包括至少一个间隔和所述间隔内的两股漆包线的图像数据； 将每张目标图像输入基于深度学习得到的识别模型，得到目标图像中至少一个目标间隔所在的目标区域、每个目标间隔所属的目标框、以及所述目标框的缺陷分类结果；所述目标间隔为所述至少一个间隔中符合模型的识别标准的间隔，所述目标框的位置基于所述目标间隔中两股漆包线的位置确定； 在所述至少两张目标图像中，存在至少一张目标图像对应的缺陷分类结果指示两股漆包线的距离小于预设距离的情况下，确定所述电机转子存在并线缺陷； 所述缺陷检测台上还设置有测距组件，所述测距组件适于测量所述测距组件与所述换向器之间的距离； 所述获取所述图像采集组件对每个间隔进行图像采集，得到的各个间隔对应的至少两张目标图像之前，还包括： 获取测距组件采集的距离值； 使用所述距离值确定所述图像采集组件是否与间隔相对；在所述图像采集组件与所述间隔相对的情况下测距组件采集到的第一距离值大于在所述图像采集组件与所述挂钩相对的情况下测距组件采集到的第二距离值； 在所述图像采集组件与所述间隔相对的情况下，使用所述图像采集组件对所述间隔进行图像采集。

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