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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于自适应加权模板NCC的蒙皮漆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：CN115330705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202210934734.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于自适应加权模板NCC的蒙皮漆面缺陷检测方法是由张杰;王诚诚;唐文斌;余剑峰设计研发完成，并于2022-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应加权模板NCC的蒙皮漆面缺陷检测方法在说明书摘要公布了：针对现有缺陷检测方法检测过程中存在所需样本巨大且检测时间漫长以及缺陷区域存在“重影”导致无法准确确定缺陷面积形状的技术问题，本发明提出一种基于自适应加权模板NCC的蒙皮漆面缺陷检测方法，采用分块求取缺陷区域与模板区域互相关系数的方法，将缺陷图像分块做预处理，先判定矩形匹配模板当前所对应区域是否存在缺陷块即是否为ROI区域，仅对ROI区域图像自适应加权求取与模板图像的各像素点互相关系数来确定缺陷二值图像，相较于直接使用NCC算法，省去了无缺陷块图像区域的逐像素点互相关系数计算，大大减少了计算时间，由于自适应加权提高了中心像素点处的权重，使得最终提取的缺陷精度大大提高，明显降低了缺陷“重影”效果。

本发明授权一种基于自适应加权模板NCC的蒙皮漆面缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应加权模板NCC的蒙皮漆面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：用像素点位置和灰度表达采集的图像 采集待检测区域的蒙皮漆面图像，将其表示为I1x,y＝fx,y；采集标准蒙皮漆面图像作为基准图像，将其表示为I2x′,y′＝fx′,y′；x,y为待检测区域的蒙皮漆面图像上像素点的坐标；x′,y′为基准图像上像素点的坐标； 步骤2：在基准图I2x′,y′上选择一个矩形区域作为矩形匹配模板 根据图像I1x,y大小和放缩比例ω，按照下式在基准图I2x′,y′上选择一个矩形区域，将该矩形区域作为矩形匹配模板Recx′1,y′1,x′2,y′2； SRecx′1,y′1,x′2,y′2＝ωSRecx1,y1,x2,y2； 其中： Recx1,y1,x2,y2表示图像I1x,y整个幅面； S表示区域的面积； x1,y1表示图像I1x,y左上角位置坐标； x2,y2表示图像I1x,y右下角位置坐标； ω表示放缩比例，0ω1； x′1,y′1为矩形匹配模板Recx′1,y′1,x′2,y′2的左上角坐标； x′2,y′2为矩形匹配模板Recx′1,y′1,x′2,y′2的右下角坐标； 步骤3：确定图像I1x,y上矩形匹配模板所对应区域是否为ROI区域并标记 以图像I1x,y和矩形匹配模板Recx′1,y′1,x′2,y′2作为NCC算法的输入，搜索图像I1x,y，确定图像I1x,y上与矩形匹配模板Recx′1,y′1,x′2,y′2当前位置所对应的图像区域Recdexi,yi,xj,yj是否为ROI区域并标记； 其中： xi,yi为区域Recdexi,yi,xj,yj的左上角坐标； xj,yj为区域Recdexi,yi,xj,yj的右下角坐标； 若区域Recdexi,yi,xj,yj＝1，表示该区域中存在缺陷，为ROI区域，进入步骤4； 若区域Recdexi,yi,xj,yj＝0，表示该区域中没有缺陷，为非ROI区域，进入步骤5； σ为预先设定的阈值，根据所处理的图像类型、图像颜色及检测精度选取； 步骤4：对步骤3标记的ROI区域，获取该ROI区域的二值图像 首先，在步骤2放缩比例ω值的基础上，逐渐缩小所述放缩比例ω的值，重复步骤2～3直至确定出能够包围ROI区域中缺陷区域的最小外接矩形； 然后，依据所述最小外接矩形，选用自适应加权模板Recωxi,yi,xj,yj，以ROI区域的左上右下为起点，以最小外接矩形的长、宽分别作为x轴方向和y轴方向的步长进行移动，先移动搜索完xy轴方向，再沿yx轴移动一个“宽”“长”，继续沿xy轴方向移动，直至最小外接矩形覆盖整个ROI区域；在最小外接矩形的初始位置以及每移动一次后，便自适应加权计算图像I1x,y上与最小外接矩形所对应区域内各像素点与基准图像I2x′,y′上相对应的模板图像区域内各像素点的互相关系数； 最后，基于得到的互相关系数确定该ROI区域的二值图像； 步骤5：遍历检测 将步骤2得到的矩形匹配模板Recx′1,y′1,x′2,y′2分别以其长、宽作为x轴方向和y轴方向的步长进行移动，先移动搜索完xy轴方向，再沿yx轴移动一个“宽”“长”，继续沿xy轴方向移动，每移动一次返回至步骤3，直至矩形匹配模板覆盖整幅图像I1x,y为止，从而得到整个图像I1x,y的缺陷二值图像。

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