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龙图腾网获悉江苏南方永磁科技有限公司申请的专利一种钕铁硼磁铁表面缺陷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：CN119762430B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202411761944.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种钕铁硼磁铁表面缺陷检测方法及系统是由张作州设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种钕铁硼磁铁表面缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及磁性材料检测技术领域，具体涉及一种钕铁硼磁铁表面缺陷检测方法及系统，该方法包括：搭建封闭暗箱式图像采集平台并在其中设置环形均匀光源、工业相机以及载物台，将钕铁硼磁铁置于载物台后控制载物台按设定路径移动，在各采集点位触发工业相机拍摄磁铁表面图像得到钕铁硼磁铁表面图像数据；对得到的钕铁硼磁铁表面图像数据进行数据预处理；数据预处理完成后基于灰度共生矩阵提取钕铁硼磁铁表面图像特征；特征提取完成后构建基于深度学习的钕铁硼磁铁表面缺陷检测模型并训练，训练完成后进行钕铁硼磁铁表面缺陷检测。本发明通过图像检测结合机器学习的方法精确检测出钕铁硼磁铁的表面缺陷，保障产品质量并提升了检测的自动化水平。

本发明授权一种钕铁硼磁铁表面缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种钕铁硼磁铁表面缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S10：搭建封闭暗箱式图像采集平台并在其中设置环形均匀光源、工业相机以及载物台，将钕铁硼磁铁置于载物台后控制载物台按设定路径移动，在各采集点位触发工业相机拍摄磁铁表面图像得到钕铁硼磁铁表面图像数据； 步骤S20：对得到的钕铁硼磁铁表面图像数据进行数据预处理； 步骤S30：数据预处理完成后基于灰度共生矩阵提取钕铁硼磁铁表面图像特征； 步骤S40：特征提取完成后构建基于深度学习的钕铁硼磁铁表面缺陷检测模型并训练，训练完成后进行钕铁硼磁铁表面缺陷检测，并输出检测结果； 所述步骤S10中工业相机拍摄磁铁表面图像之前，将根据呈现图像的清晰度自动调整相机的焦距和光圈，并根据钕铁硼磁铁的尺寸规格设定载物台的移动路径与工业相机的采集点位；此外，工业相机拍摄的钕铁硼磁铁表面图像为2k分辨率的无损图像，对钕铁硼磁铁表面的不同区域拍摄多帧图像，包括钕铁硼磁铁顶面、底面和侧面； 所述步骤S30中提取钕铁硼磁铁表面图像特征的步骤包括构建灰度共生矩阵和计算纹理特征参数，其中计算纹理特征参数包括： 能量特征计算：根据能量的计算公式计算能量特征，如式1所示： （1） 对灰度共生矩阵A，使用两层嵌套循环遍历矩阵中的每个元素Aa,b；计算每个元素的平方Aa,b2，并累计到一个变量Energy中，最终变量Energy的值为钕铁硼磁铁表面图像的能量特征； 对比度特征计算：根据对比度的计算公式计算对比度特征，如式2所示： （2） 同样使用嵌套循环遍历灰度共生矩阵A，对于每个元素Aa,b，计算a-b2Aa,b，并累加到一个变量Contrast中，得到钕铁硼磁铁表面图像的对比度特征； 所述步骤S40中构建基于深度学习的钕铁硼磁铁表面缺陷检测模型采用改进的卷积神经网络模型，通过在网络模型结构中加入残差链接，提升模型训练的收敛速度；训练完成后进行钕铁硼磁铁表面缺陷检测，输出的检测结果为有缺陷和无缺陷；当输出结果为有缺陷时同时输出检测出的缺陷类别并在检测出缺陷的图像中精确标注缺陷出现的位置。

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