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龙图腾网恭喜山东数程信息科技有限公司申请的专利基于深度学习的板坯表面质量检测系统及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：CN119888379B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510362834.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度学习的板坯表面质量检测系统及方法是由唐政;陈怀波;曹喜鑫设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的板坯表面质量检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及工业检测技术领域，具体为基于深度学习的板坯表面质量检测系统及方法；方法步骤为：采集板坯表面图像；采用自适应非局部均值滤波去除噪声并结合CLAHE均衡光照，并增强边缘及对比度，经Z‑score归一化处理后生成二元匹配码进行数据筛查，输入混合模型：ResNet提取局部特征并通过SE模块增强通道重要性，之后捕捉全局上下文信息，基于AFE机制动态调整局部与全局特征偏差，采用AGMSF策略加权融合多尺度特征以提升缺陷检测精度，结合实时反馈触发报警并优化产线参数，并通过联邦学习整合多节点数据且利用增量学习与知识蒸馏持续更新模型，避免灾难性遗忘。本发明实现跨生产线的自适应优化与缺陷分类定位。

本发明授权基于深度学习的板坯表面质量检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的板坯表面质量检测方法，其特征在于，包括以下具体实施步骤： S1、采集板坯表面数据； S2、基于自适应非局部均值滤波去噪，利用全局冗余信息对每个像素进行噪声去除，结合自适应直方图均衡化均衡光照和拉普拉斯算子增强边缘，通过Gamma校正优化对比度，并进行Z-score归一化处理，且生成二元匹配码； S3、利用二元匹配码进行数据筛查，构建混合异常检测模型，结合ResNet与SE模块提取局部特征，并进行局部与全局特征匹配，且利用SwinTransformer提取全局信息，融合多尺度特征，通过全连接层分类缺陷，输出{缺陷类别，目标边界框位置，缺陷置信度}； S4、基于深度学习推理获取缺陷类别，并通过置信度融合优化分类结果，利用自适应位置校正算法提高缺陷定位精度，结合缺陷类别与定位信息生成检测报告； S5、分析缺陷类型及严重程度，自动评估板坯质量，并制定决策建议； S6、通过增量学习与知识蒸馏，采用迁移学习微调预训练模型优化新缺陷识别，并利用联邦学习在多个生产线间共享优化后的混合异常检测模型； S7、可视化显示板坯表面数据、检测报告和决策建议。

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