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龙图腾网获悉深圳市欣茂鑫实业有限公司申请的专利一种基于机器视觉的摄像头外壳检测方法及检测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：CN119477911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510057003.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的摄像头外壳检测方法及检测系统是由刘秋华;张怀良;刘春平设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的摄像头外壳检测方法及检测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能检测技术领域，公开了一种基于机器视觉的摄像头外壳检测方法及检测系统，该方法包括：设置若干图像采集装置，采集待检测外壳的图像数据，获得特征向量；将图像数据链拆分为若干个子数据链；对每一子数据链中图像数据进行缺陷识别，通过轮廓交叠度去重，确定缺陷面积以及缺陷深度；根据缺陷面积以及缺陷深度获得待检测外壳的表面检测评估；对待检测外壳进行恒温加热，采集待检测外壳的红外图像确定待检测外壳的内部检测评估；根据表面检测评估以及内部检测评估获得待检测外壳的整体缺陷值，进行检测预警。本申请通过融合表面和内部检测评估值，实现了质量评估与预警，解决了传统检测漏检率高以及人工检测效率低的痛点。

本发明授权一种基于机器视觉的摄像头外壳检测方法及检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的摄像头外壳检测方法，其特征在于，包括： 设置若干图像采集装置，采集待检测外壳的图像数据构成图像数据链，对所述图像数据链中每一图像数据进行特征提取，获得每一图像数据的特征向量； 基于FLANN算法对所述图像数据链进行处理，将所述图像数据链拆分为若干个子数据链，每一所述子数据链包括待检测外壳同一位置多角度的图像数据； 对每一所述子数据链中每一图像数据进行缺陷识别，通过轮廓交叠度去重，确定缺陷面积以及缺陷深度； 根据所述缺陷面积以及缺陷深度获得所述待检测外壳的表面检测评估； 对所述待检测外壳进行恒温加热，基于红外图像采集装置采集所述待检测外壳的红外图像，根据所述红外图像确定所述待检测外壳的内部检测评估； 根据所述表面检测评估以及内部检测评估获得所述待检测外壳的整体缺陷值，根据所述整体缺陷值进行检测预警； 通过轮廓交叠度去重时，包括： 将所述子数据链中每两个图像数据为一组计算缺陷的轮廓交叠度； ； 其中，C1、C2分别表示子数据链中两幅图像的缺陷轮廓； 将所述轮廓交叠度与交叠度阈值进行比对； 当所述轮廓交叠度大于所述交叠度阈值时，判定两幅图像的缺陷为同一缺陷并保留缺陷轮廓大的图像数据；当所述轮廓交叠度小于或等于所述交叠度阈值时，判定两幅图像的缺陷为不同缺陷，将两幅图像数据进行合并，并对缺陷轮廓进行叠加； 根据所述缺陷面积以及缺陷深度获得所述待检测外壳的表面检测评估时，包括： ； 其中，S1表示表面检测评估，Az表示待检测外壳的检测面积，Dr表示第r个缺陷的最大深度，Ar表示第r个缺陷的面积，Dmax表示待检测外壳的最大厚度，α表示非线性面积因子，α取值范围[1.1，1.5]，Qa、Qb分别表示面积权重与深度权重，Qa取值范围[30，50]，Qb取值范围[20，40]，R表示表面缺陷总数。

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