北京
国家知识产权局信息显示，云南开放大学（云南国防工业职业技术学院）、宝信软件（云南）有限公司、武钢集团昆明钢铁股份有限公司、重庆钢铁股份有限公司申请一项名为“一种基于深度学习YOLOv8模型检测钢铁表面缺陷的方法及系统”的专利，公开号CN121280399A，申请日期为2025年10月。
专利摘要显示，本发明提供一种基于深度学习YOLOv8模型的钢铁表面缺陷检测识别系统及方法，包括安装在钢材生产线待检测区域的带高亮度光源的工业相机，其特征在于：还包括运行在计算机上的、与工业相机控制系统连接的图像采集模块、故障检测模块、缺陷识别模块和人机交互模块，通过下列步骤：S1：系统初始化，S2：图像采集，S3：图像预处理，S4：特征提取与融合，S5：缺陷识别与分类，S6：结果输出与交互，实现从图像采集、缺陷检测到结果输出的全流程自动化、精准化钢材表面缺陷的检测识别，无需人工目视判断，统一检测标准，避免人工经验差异导致的检测不稳定问题，减少操作人员劳动强度，避免因缺陷钢材流通造成的企业损失，为生产工艺优化提供可靠的数据支撑，保障钢材质量。
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本文源自：市场资讯
作者：情报员
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