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龙图腾网获悉广东省医疗器械质量监督检验所申请的专利基于图像识别的隐形眼镜瑕疵检测方法及系统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：CN119206358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202411400423.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于图像识别的隐形眼镜瑕疵检测方法及系统是由王云英;刘婉君;谢胜芬;陈小君设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别的隐形眼镜瑕疵检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像识别的隐形眼镜瑕疵检测方法及系统，包括对待测隐形眼镜进行材料类型和表面网格划分，调用训练好的神经网络模型进行瑕疵检测，获取瑕疵检测的输出结果，对声学特性数据及预期检测深度分析处理，生成频率选择系数，对超声波探头校准，获取参考基准数据，发射频率选择系数选定频率段的超声波，获取其检测强度值和检测时间延迟值，分析处理基准强度值和检测强度值得到第一比对系数，分析处理基准时间延迟值和检测时间延迟值得到第二比对系数，结合分析得到输出结果微调指数。本发明能够在保证检测效率的同时，显著提高隐形眼镜瑕疵检测的准确性和可靠性，为隐形眼镜的生产质量控制提供了一种高效、精确的自动化检测方案。

本发明授权基于图像识别的隐形眼镜瑕疵检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的隐形眼镜瑕疵检测方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤S1：对待测隐形眼镜进行材料类型划分以及表面网格划分，其中： 所述材料类型划分是将待测隐形眼镜按材料类型进行分类，形成材料类型集其中，表示第种材料类型的隐形眼镜，表示材料类型总数； 所述表面网格划分是将隐形眼镜的表面划分为多个网格区域，形成网格区域集，其中，表示第个网格区域编号，表示网格划分总数； 步骤S2：调用已经预先训练好的神经网络模型，用于对待测隐形眼镜进行瑕疵检测； 步骤S3：采集待测隐形眼镜的图像数据，并将图像数据输入到预训练的神经网络模型中进行处理，最后得到瑕疵检测的输出结果，输出结果包括第种材料类型隐形眼镜在第个网格区域中的瑕疵深度值和瑕疵尺寸值； 步骤S4：采集第种待测材料类型隐形眼镜在第个网格区域中的声学特性数据，以及预期检测深度，所述声学特性数据包括声速和声阻抗，所述预期检测深度为超声波探头穿透隐形眼镜材料并检测到表面瑕疵的最大深度； 步骤S5：获取所述声学特性数据和所述预期检测深度，进行分析处理，生成频率选择系数，频率选择系数用于在5MHz至15MHz的频率范围内进行超声波探头的频率段分类选择； 步骤S6：使用无瑕疵的隐形眼镜样品对选择的超声波探头进行校准，并使用校准后的超声波探头再次扫描无瑕疵的隐形眼镜样品，获取参考基准数据，参考基准数据包括第种材料类型隐形眼镜在第个网格区域中的基准强度值和基准时间延迟值； 步骤S7：利用校准后的超声波探头，发射频率选择系数选定频率段的超声波，使超声波穿透第种材料类型的待测隐形眼镜，并使超声波聚焦于第个网格区域，随后接收从该区域表面反射回来的超声波信号，并分析从第个网格区域反射回来的超声波信号，得到第个网格区域的检测强度值和检测时间延迟值； 步骤S8：获取基准强度值和检测强度值，并进行分析处理以得到第一比对系数，同时，获取基准时间延迟值和检测时间延迟值，并进行分析处理以得到第二比对系数，随后，检测系统将第一比对系数和第二比对系数进行结合分析，得到输出结果微调指数，输出结果微调指数用于对输出结果包括的瑕疵深度值和瑕疵尺寸值提供微调策略。

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