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龙图腾网获悉惠州市正强科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的精密滚镀工艺的判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：CN121169860B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511291615.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的精密滚镀工艺的判别方法及系统是由陈寿潮;王德治;胡程武设计研发完成，并于2025-09-10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精密滚镀工艺的判别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的精密滚镀工艺的判别方法及系统。对零件表面分别采用滚镀激光图像和滚镀拍摄图像进行判别。通过滚镀激光图像，获取镀层厚度的状态和对应的凹进和凸出的区域的分布的值。通过深度学习能够提取颜色，形态的特征，找到出现镀层异常的类别和区域。从而共同对精密滚镀工艺进行判别。

本发明授权一种基于深度学习的精密滚镀工艺的判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精密滚镀工艺的判别方法，其特征在于，包括： 获取零件在多个角度的滚镀拍摄图像和对应的滚镀激光图像；所述滚镀激光图像为由激光扫描仪扫描的经过滚镀工艺的零件表面的图像；所述滚镀拍摄图像为摄像设备拍摄的零件表面的图像； 基于所述滚镀激光图像，得到第一滚镀状态值和凹凸位置图像；所述凹凸位置图像表示经滚镀工艺的零件表面的凹凸的形态；所述第一滚镀状态值表示结合镀层厚度的状态和对应的凹进和凸出的区域的分布的值； 通过深度学习，基于滚镀拍摄图像、滚镀激光图像和凹凸位置图像，得到第二滚镀类别和第二滚镀区域；所述第二滚镀类别表示零件表面的镀层异常的类别；所述第二滚镀区域表示第二滚镀类别对应的区域； 基于第一滚镀状态值、第二滚镀类别和第二滚镀区域，得到判别等级；所述判别等级表示精密滚镀工艺进行判别的等级； 所述基于所述滚镀激光图像，得到第一滚镀状态值和凹凸位置图像，包括： 将所述滚镀激光图像中的多个值进行聚类，得到聚类集合和非聚类集合；所述聚类集合表示镀层厚度未出现突变的位置；所述非聚类集合表示镀层厚度出现突变的位置； 将所述聚类集合中的多个值计算标准差，得到第一状态值；所述第一状态值表示滚镀激光图像中的镀层厚度的整体差距； 基于所述聚类集合和非聚类集合，判别滚镀激光图像的凹凸的均匀性，得到凹凸位置图像； 基于凹凸位置图像，得到第二状态值；所述第二状态值表示凹进和凸出的区域的分布状态； 将第二状态值和第一状态值相乘，得到第一滚镀状态值； 所述基于第一滚镀状态值、第二滚镀类别和第二滚镀区域，得到判别等级，包括： 将所述第二滚镀区域计算面积，得到第二面积值； 获取标准表；所述标准表中包含多个第一滚镀状态区间、多个滚镀类别和多个滚镀面积，以及第一滚镀状态区间、滚镀类别和滚镀面积对应的标准判别等级； 在标准表中，找到第一滚镀状态值、第二滚镀类别和第二滚镀区域对应的标准判别等级，得到判别等级。

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