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龙图腾网恭喜山东鑫大地控股集团有限公司申请的专利一种基于深度学习的钢丝校直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：CN119904453B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510376562.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的钢丝校直方法是由孙大勇;路连勇;孙元增设计研发完成，并于2025-03-28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钢丝校直方法在说明书摘要公布了：本发明属于深度学习技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的钢丝校直方法。该方法先通过高帧率工业相机从侧表面和顶部采集钢丝图像，经图像扩充、增强处理后，将增强的侧表面图像输入改进的YOLOV8架构获取弯曲特征数据，同时计算顶部表面图像的面积偏差。利用弯曲特征参数构建MIMO神经网络校直控制模型，输出校直设备的压力、行程和方向控制指令，并在校直过程中通过粗判、精判结合面积偏差判断直线度是否达标。与传统校直方法相比，本发明能全面获取钢丝弯曲特征，精准控制校直过程，有效提高校直精度和效率。

本发明授权一种基于深度学习的钢丝校直方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的钢丝校直方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、多视角图像采集，通过高帧率工业相机采集钢丝表面图像；所述表面图像的采集是围绕钢丝侧表面采集侧表面图像以及在钢丝顶部采集顶部表面图像，形成多视角图像数据集；S2、对多视角图像进行图像增强操作；S3、对于图像增强后的侧表面图片输入到改进YOLOV8架构中，经过分析输出弯曲特征数据，包括弯曲角度、曲率半径以及位置坐标；所述YOLOV8架构的改进为在卷积层前增加轻量级曲率估计分支，具体为：输入特征图：来自骨干网络的输出；局部梯度计算：输入特征图经过深度可分离卷积提取局部水平梯度和局部垂直梯度，，，其中，；计算曲率张量：基于局部梯度和计算二阶导数，并合成曲率张量K：；动态权重生成：将曲率张量K输入到多层感知机，通过Sigmoid激活函数和逐通道相乘操作，生成动态卷积核权重，计算方式为：，其中表示初始的卷积核权重，为动态卷积核权重；特征融合输出：将静态卷积和动态卷积的结果进行加权融合，得到输出特征图；极坐标变换：将作为极坐标特征编码的输入，以检测框的中心为极点，将笛卡尔坐标系下的特征图转换为极坐标表示，得到极坐标特征图；极坐标卷积：对极坐标特征图进行径向和角向卷积操作得到径向卷积结果和角向卷积结果，然后对两者进行拼接，得到处理后的极坐标特征图；逆变换：通过双线性插值将极坐标特征图恢复到笛卡尔坐标系下，得到，然后将其与原始输入特征图进行逐元素相加，得到最终的输出特征图；S4、对于图像增强后的顶部表面图像，计算顶部表面轮廓面积，并与已校直钢丝顶部面积进行比较，得到面积偏差；S5、得到弯曲特征参数后，构建校直控制模型，输出校直设备的压力，行程以及方向控制；S6、校直的过程中实时更新弯曲特征参数，并结合顶部表面实时面积偏差判断是否直线度达标。

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