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龙图腾网获悉鞍钢集团北京研究院有限公司申请的专利一种基于深度学习的两阶段热轧钢卷端面缺陷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：CN116823763B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202310753863.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的两阶段热轧钢卷端面缺陷检测方法是由成霄翔;宋宝宇;王奎越;李芹芹;曹忠华;宋君;任姿颖设计研发完成，并于2023-06-26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两阶段热轧钢卷端面缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的两阶段热轧钢卷端面缺陷检测方法，实现热轧端面缺陷的在线自动检测，建立可供推广的热轧钢卷端面缺陷检测系统框架，解决热轧钢卷温度过高导致使用人工目测方法进行钢卷端面缺陷检测时效率较低的问题。包括：1获取钢卷端面图像；2分类阶段训练得到分类器，将钢卷端面图像的标签分为有缺陷和无缺陷两类，快速筛选缺陷区域；3检测阶段训练得到检测器，进行精准识别缺陷；对包含缺陷区域的图像子集细化缺陷类别，重新进行数据标注，并导入检测过程，进行精细缺陷检测，通过训练得到收敛的检测器，识别得到缺陷类别和缺陷位置；4将现场钢卷端面图像先后导入分类器和检测器，确定最终结果。

本发明授权一种基于深度学习的两阶段热轧钢卷端面缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的两阶段热轧钢卷端面缺陷检测方法，其特征在于，所述的检测方法采用两阶段的算法框架，能够首先快速得到初步筛选结果，包括如下步骤： 1获取钢卷端面图像； 2分类阶段训练得到分类器，将钢卷端面图像的标签分为有缺陷和无缺陷两类，快速筛选缺陷区域； 包含以下子步骤： 2-1构建二分类数据集：将步骤1获取的热轧钢卷端面图像进行人工标注，将其划分为包含缺陷区域和不包含缺陷区域两大类，构建“图像-标签”对，批量生成二分类训练样本集Set1； 2-2定义分类神经网络：采用卷积神经网络CNN或多层感知机MLP，确定网络层数、设置损失函数、优化器； 2-3训练得到网络模型：将训练样本集合输入到二分类网络中，通过深度学习训练得到收敛的模型M1； 3检测阶段训练得到检测器，进行精准识别缺陷；对包含缺陷区域的图像子集细化缺陷类别，重新进行数据标注，并导入检测过程，进行精细的缺陷检测，通过训练得到收敛的检测器，识别得到缺陷类别和缺陷位置； 包含以下子步骤： 3-1构建检测数据集：将步骤2获取的包含缺陷区域的子图像数据集进一步标注，根据现场的缺陷类别数Nclass，构建“图像-标签”对，此处标签包括缺陷类别和缺陷位置，子图像数据集被进一步标注为含有缺陷类别和缺陷位置的训练样本数据集Set2； 3-2定义检测神经网络：该步骤定义为目标检测任务或语义分割任务，确定网络结构； 3-3将训练样本输入到检测网络中，通过深度学习训练得到收敛的模型M2； 4将现场钢卷端面图像先后导入分类器和检测器，确定最终结果。

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