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龙图腾网恭喜长安大学;西安恒盈晟科技股份有限公司申请的专利基于小样本的多晶硅切割机金刚线跳线检测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：CN119704423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510241075.7，技术领域涉及：B28D5/04；该发明授权基于小样本的多晶硅切割机金刚线跳线检测方法是由朱旭;倪冰;王宏伟;薛润松;朱艳辉;温嵩焘;蔡祥龙设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于小样本的多晶硅切割机金刚线跳线检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于金刚线跳线检测技术领域，具体涉及基于小样本的多晶硅切割机金刚线跳线检测方法。该发明通过基于梯度变化的跳线样本生成算法，扩充了样本数量，解决了训练样本不足的问题，对YOLOv8模型C2f模块进行了改进，减少了模型的参数量和计算量，并通过多尺度扩展卷积提取更多的上下文信息，增强了模型对跳线与背景噪声的区分能力，引入CBAM注意力模块，有效抑制了背景干扰，增强了对小目标的敏感度，提高了模型的检测精度，结合实验结果表明，改进后的算法相比YOLOv8n，mAP得到相应的提高，同时参数量和计算量也相应的减少，完全满足跳线检测的实际需求。

本发明授权基于小样本的多晶硅切割机金刚线跳线检测方法在权利要求书中公布了：1.基于小样本的多晶硅切割机金刚线跳线检测方法，其特征在于：包括：获取多晶硅切割机的金刚线网图像，通过统计金刚线网图像中金刚线网亮度的梯度变化，剔除梯度和亮度异常的部分，恢复完整的金刚线网背景，记录为基础样本；对基础样本进行扩充，并输出为缺陷样本数据集；构建深度学习模型，通过缺陷样本数据集训练深度学习模型以识别并定位金刚线跳线缺陷；其中，对基础样本进行扩充，并输出为缺陷样本数据集包括：将跳线周围的区域分为不同的子区域，计算各个子区域的平均亮度与面积，并分别记录为第一条件参数和第二条件参数；依据第一条件参数和第二条件参数从金刚线网图像中筛选出跳线子图；对跳线子图执行几何变换操作，并将几何变换后的跳线子图与金刚线网背景进行基于透明度的图像融合，生成跳线缺陷样本；所述金刚线网图像中，金刚线网亮度的梯度变化为： ；其中，和分别为金刚线网在方向、方向的梯度变化，为金刚线网与方向的夹角，以梯度变化显著的区域作为边缘，将金刚线网划分为多个连通域，并计算每个连通域的平均亮度值： ；其中，为图像中的连通域，为该连通域内的像素数量，为该连通域的平均亮度，针对低于预设阈值下限的连通域，采用左右邻域的平均亮度与梯度变化进行融合填充，获得完整的金刚线网背景图； ；其中，为亮度异常的连通域，和分别为该连通域左、右邻域的梯度值，和分别是该连通域左、右邻域的平均亮度，为该连通域填充的亮度。

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