蘇州工學院孔瑜獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉蘇州工學院申請的專利一種機器視覺通用檢測算法、裝置及設備獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN119919743B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-20發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202510406165.7,技術領域涉及:G06V10/764;該發明授權一種機器視覺通用檢測算法、裝置及設備是由孔瑜;劉暢;王思源;李芯蕊;時辰;席偉陽;姚崇棋;王振宇;張業銘;胡程堯;周庭宇;張銘軒;許智豪;楊希峰;張德寶設計研發完成,并于2025-04-02向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種機器視覺通用檢測算法、裝置及設備在說明書摘要公布了:本發明提供一種機器視覺通用檢測算法、裝置及設備,涉及圖像檢測技術領域,具體步驟包括:采集多樣本圖像與檢測圖像,標注圖像類別及缺陷類型,經邊緣檢測獲取缺陷輪廓并提取特征,以樣本圖像為輸入,特征為輸出構建訓練集,用檢測圖像對應內容作標準參考數據,遍歷算法庫中各圖像檢測算法并利用訓練集訓練,將檢測圖像輸入訓練好的算法,依據圖像類別和缺陷類型差異計算輸出與標準參考數據的重合度,對比最佳算法與標準參考數據的缺陷特征,判斷其是否為機器視覺通用檢測算法。本發明能夠有效應對復雜多變且數量龐大的場景,不再局限于固定流程,而是根據不同場景下的樣本數據來訓練和篩選算法,提高了檢測的準確性和通用性。
本發明授權一種機器視覺通用檢測算法、裝置及設備在權利要求書中公布了:1.一種機器視覺通用檢測算法,其特征在于:具體步驟包括:S1:采集多種樣本圖像和檢測圖像并進行標注,標注內容包括圖像類別和缺陷類型,對樣本圖像和檢測圖像進行邊緣檢測,獲取缺陷的輪廓,在缺陷的輪廓上提取缺陷特征,缺陷特征包括第一缺陷位置和第一缺陷面積;S2:以樣本圖像作為輸入特征,對應的標注內容和缺陷特征作為輸出標簽,構建訓練集,將檢測圖像對應的標注內容和缺陷特征作為標準參考數據,遍歷計算機視覺算法庫中的每一個圖像檢測算法,使用訓練集進行圖像檢測算法的訓練;S3:將檢測圖像輸入至每個訓練完畢的圖像檢測算法中,將每個圖像檢測算法輸出的標注內容和標準參考數據進行比較,根據圖像類別和缺陷類型的差異計算重合度,將重合度從高到低排序,將重合度最高的圖像檢測算法,確定為最佳檢測算法;S4:將最佳檢測算法對應的缺陷特征和標準參考數據中的缺陷特征進行比較,獲取兩個第一缺陷位置的距離和兩個第一缺陷面積的相對誤差值,將兩個第一缺陷位置的距離、兩個第一缺陷面積的相對誤差值分別和其預先設置的閾值比較,判斷最佳檢測算法是否為機器視覺通用檢測算法。
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