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龙图腾网获悉重庆凯瑞机器人技术有限公司申请的专利一种发动机叶片微小缺陷检测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：CN115760729B 。

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：202211382227.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种发动机叶片微小缺陷检测方法是由于洋;王禾;周致圆;兰鹏设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种发动机叶片微小缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器视觉技术领域，公开了一种发动机叶片微小缺陷检测方法，包括以下步骤：将低分辨率的区域图像送入到超分辨率重建神经网络模型，得到重建的高分辨率的区域图像；将高分辨率的区域图像并行送入细粒度分类网络模型，得到当前批次中存在缺陷的区域图像的索引；根据索引从高分辨率的区域图像中抽取对应的区域图像，将抽取出的区域图像并行送入缺陷定位模型，得到每张区域图像中的缺陷坐标以及缺陷类别；计算得到完整叶片图像上的缺陷坐标；将区域图像进行拼接得到完整的叶片图像；输出缺陷坐标、缺陷类别以及完整的叶片图像。该检测方法能够替代人工，精准的检测发动机叶片上的微小缺陷。

本发明授权一种发动机叶片微小缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种发动机叶片微小缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、训练超分辨率重建网络模型，得到训练好的超分辨率重建网络模型； S2、训练细粒度分类网络模型，得到训练好的细粒度分类网络模型； S3、训练缺陷定位模型，得到训练好的缺陷定位模型； S4、通过低分辨率相机依次采集发动机叶片的低分辨率的区域图像，相邻的区域图像存在重叠部分； S5、将采集的多个低分辨率的区域图像组成一个批次同时送入到超分辨率重建神经网络模型，得到重建的一个批次的高分辨率的区域图像； S6、将重建的一个批次的高分辨率的区域图像并行送入细粒度分类网络模型，得到当前批次中存在缺陷的区域图像的索引； S7、根据索引从当前批次的高分辨率的区域图像中抽取对应的区域图像，并将抽取出的区域图像并行送入缺陷定位模型，得到每张区域图像中的缺陷坐标以及缺陷类别； S8、根据区域图像中的缺陷坐标、超分辨率重建倍率、区域图像的索引以及水平、垂直方向的相邻区域图像的重叠像素数目计算得到完整叶片图像上的缺陷坐标； S9、将区域图像进行拼接得到完整的叶片图像； S10、输出缺陷坐标、缺陷类别以及完整的叶片图像。

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