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龙图腾网获悉扬州光辉汽车零部件有限公司申请的专利一种活销塞孔缺陷检测系统及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：CN118674685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202410652218.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种活销塞孔缺陷检测系统及方法是由杜举才;杜马;徐巍巍;杜凌君设计研发完成，并于2024-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种活销塞孔缺陷检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种活销塞孔缺陷检测系统及方法，属于内燃机制造和质量检测领域，包括：图像采集模块，包括多光谱成像设备，用于在不同的光谱范围内捕获活销塞孔的图像；图像分析模块，用于对采集的所述图像进行多维度处理和分析，识别缺陷类型和位置；评估模块，用于根据所述图像分析模块提供的数据，对检测到的缺陷进行严重性评估；数据输出模块，用于展示缺陷检测结果和严重性评级。本发明通过自适应选择控制器自动调整光谱设置；采用基于局部图像特性的自动参数调整，提供了更为精确和响应式的图像处理能力。通过整合深度学习和用户反馈，不仅在初次部署时表现出高效性，还能持续优化其性能，这是一种在工业检测系统中较少见的创新应用。

本发明授权一种活销塞孔缺陷检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种活销塞孔缺陷检测系统，其特征在于，所述系统包括：图像采集模块，包括多光谱成像设备，用于在不同的光谱范围内捕获活销塞孔的图像；图像分析模块，用于对采集的所述图像进行多维度处理和分析，识别缺陷类型和位置；评估模块，用于根据所述图像分析模块提供的数据，对检测到的缺陷进行严重性评估；数据输出模块，用于展示缺陷检测结果和严重性评级；其中，所述多光谱成像设备通过一种改进的自适应多光谱图像融合算法，增强系统对微小缺陷的检测能力，提高检测准确性；所述多光谱成像设备包括：红外、紫外和可见光成像传感器，每个传感器专门用于捕获相应光谱范围内的图像；自适应光谱选择控制器，根据被检测的缺陷类型和环境光条件自动选择最优光谱设置；光谱融合模块，用于整合不同光谱图像，增强缺陷特征的可视化效果；所述图像分析模块进一步包括一种自适应图像预处理和优化边缘增强滤波算法，具体步骤如下：每一个像素Ix,y在输入的多光谱图像中： ；式中，和是像素的坐标；和分别为图像中的最大值和最小值；为归一化的像素值；对每一个像素，计算邻域内的局部方差，公式为： ；式中，为计算出的局部方差；和为邻域内的偏移量；为邻域的大小；是像素的邻域的平均亮度；根据局部方差调整滤波器的核心尺寸，公式为： ；式中，为控制滤波核心尺寸的调整强度；为根据图像局部方差动态调整的滤波器核大小；应用自适应高斯滤波，公式为： ；式中，为高斯滤波的标准差；为调整高斯滤波标准差的参数；局部对比度为局部区域内像素值的差异程度；使用Sobel算子进行边缘检测，其中自适应阈值被用于确定边缘，公式为： ；式中，和为图像在和方向上的梯度；为根据图像的全局或局部特性动态计算的阈值；所述评估模块使用基于图像特征的机器学习模型来评估缺陷的严重性，通过学习历史缺陷数据自动更新评估标准，向量机SVM模型在特征空间中寻找一个最优的分割超平面，优化过程如下：训练数据集，其中，为特征向量；为类标签；基于所述向量机SVM确定权重向量和偏差项，公式为： ;引入松弛变量，得到公式为： ；式中，；为控制误差项和模型复杂度之间的权衡，值越大，模型对训练数据的拟合越严格；反之，值越小，模型对训练数据的拟合越宽松，SVM通过核函数将输入空间映射到高维特征空间；选用RBF核，核函数表达式为： ；式中，和为输入向量；为核函数的参数；所述机器学习模型为一个高级的基于卷积神经网络CNN的深度学习模型，具体包括：采用具有多个卷积层和池化层的网络架构，每层设计1×11×1到5×55×5大小的卷积核；所述卷积层中的滤波器设计用于捕获细微的缺陷，同时结合余弦退火策略动态调整学习率；集成图像的旋转0°到360°、缩放0.8倍到1.2倍和数据增强策略；所述数据输出模块包括一个交互式用户界面，用于高清晰度地展示缺陷图像，并具备以下功能：用户通过缩放、旋转及切换不同视角的功能详细查看每个缺陷的图像；实时显示每个缺陷的严重性评级，并通过直观的图表和指标展示；所述用户界面进一步具备以下交互功能：用户即时调整检测参数，界面立即反馈调整后的效果；集成用户反馈机制，用户提交对检测算法的改进建议，系统将自动调整学习模型；提供指导教程，帮助新用户理解如何操作系统和解读结果。

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