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龙图腾网恭喜高盈表业(深圳)有限公司申请的专利基于深度学习的机械手表外壳缺陷自动识别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：CN119600374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510143095.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度学习的机械手表外壳缺陷自动识别方法及系统是由王锦铁设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的机械手表外壳缺陷自动识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及自动化缺陷检测技术领域，公开了一种基于深度学习的机械手表外壳缺陷自动识别方法及系统。所述方法包括获取原始图像数据和原始点云数据；进行特征提取，得到图像轮廓特征和点云特征值；输入到预设的初始缺陷检测模型，得到初步缺陷检测结果；进行几何特征提取得到关键几何特征和最小外接矩形特征；对关键几何特征中的弦长度进行修正、标准化和筛选，得到筛选后的特征矩阵；将筛选后的特征矩阵中的元素与预设阈值进行比较、更新和反馈调整，得到缺陷区域的最终分类结果。将标准化特征矩阵输入到预设的融合几何特征模型，得到对应缺陷区域位置的初步分类结果。所述方法能够改善缺陷自动识别检测的分类效果，提高检测准确度。

本发明授权基于深度学习的机械手表外壳缺陷自动识别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机械手表外壳缺陷自动识别方法，其特征在于，包括：获取原始图像数据和原始点云数据，所述原始图像数据包括未加工和加工过程中机械手表外壳的图像数据，所述原始点云数据包括未加工和加工过程中机械手表外壳的点云数据；通过图像特征模型、点云特征模型分别对所述原始图像数据、所述原始点云数据进行特征提取，得到图像轮廓特征和点云特征值；将所述图像轮廓特征和所述点云特征值输入到预设的初始缺陷检测模型，得到初步缺陷检测结果，所述初步缺陷检测结果包括缺陷区域位置和缺陷轮廓信息；对所述初步缺陷检测结果进行几何特征提取得到关键几何特征和最小外接矩形特征；其中，所述关键几何特征包括角度、边长、弦长度和曲率，所述最小外接矩形特征包括最小外接矩形长度、最小外接矩形宽度和最小外接矩形角度；结合理想模型中的弦长度对所述关键几何特征中的弦长度进行修正，得到更新关键几何特征，根据所述更新关键几何特征和所述最小外接矩形特征构成原始特征值矩阵；将所述原始特征值矩阵进行标准化处理，得到标准化特征矩阵；将所述标准化特征矩阵输入到预设的融合几何特征模型，得到对应所述缺陷区域位置的初步分类结果；从所述标准化特征矩阵中筛选符合所述初步分类结果的几何特征，得到筛选后的特征矩阵；将所述筛选后的特征矩阵中的元素与预设阈值进行比较，根据比较结果对所述筛选后的特征矩阵中的元素进行优化更新，得到优化后的特征矩阵；结合所述优化后的特征矩阵，对所述融合几何特征模型的模型参数进行反馈调整，得到缺陷区域的最终分类结果。

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