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龙图腾网获悉广东技术师范大学申请的专利一种模具表面二进制点阵码识别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：CN119538954B 。

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：202411599803.3，技术领域涉及：G06K7/14；该发明授权一种模具表面二进制点阵码识别方法是由梁鹏;张弘;罗铭强;郝刚;刘裕宽;涂玉麟;卢晓光;郭建华;刘伟莉;李伟键设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模具表面二进制点阵码识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种模具表面二进制点阵码识别方法，包括步骤：对模具表面的二进制点阵码图片进行采集；对采集数据输入进行YOLOv8模型训练；再次采集待测图片输入到升级后的YOLOv8网络模型检测输出；根据输出结果计算出四个目标检测框的最外围的顶点的位置坐标，得到一个畸变的四边形，通过透视变换转换为正方形图案；正方形图案输入到升级后的YOLOv8网络模型进行检测输出结果，计算逆时针旋转角度θ；通过将正方形图案旋转角度θ后得到标准图案；将标准图案等分地切分成大小相同的图像块，对图像块进行圆形码点的识别，将识别结果连起来得到一个二进制编码序列数据。最后根据二进制编码的解码规则对所述二进制编码序列数据进行解码，得出对应二进制编码的字符信息。本发明实现了不同光照、旋转以及尺寸变化的模具二进制编码的识别，且大大提高了模具表面二进制编码的识别率。

本发明授权一种模具表面二进制点阵码识别方法在权利要求书中公布了：1.一种模具表面二进制点阵码识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤S1数据采集：通过摄像头采集大量模具表面的二进制点阵码图片，所述二进制点阵码图片的四个角上分别设置有一个定位标识图案，对每一个定位标识图案标注目标检测框后形成训练集； 步骤S2训练模型：将所述训练集数据输入到YOLOv8网络模型中对模型进行训练，得到YOLOv8网络模型的最佳权重数据，再次将得到的最佳权重数据加载到YOLOv8网络模型中，得到训练并升级后的YOLOv8网络模型； 步骤S3定位标识检测：通过摄像头采集待测模具表面的二进制点阵码图片，形成待测集，将待测集图片输入到升级后的YOLOv8网络模型，通过模型检测输出对应待测集数据的四个目标检测框的角点，每个目标检测框分别有4个角点，共计16个角点； 步骤S4计算外围顶点：通过筛选策略对所述16个角点进行筛选，计算出四个目标检测框的最外围的顶点的位置坐标； 步骤S5透视校正：根据四个目标检测框的最外围的顶点的位置坐标得到一个畸变的四边形，再通过透视变换将畸变的四边形转换为标准L×L大小的正方形图案； 步骤S6计算逆时针旋转角度：将所述步骤S5获得的正方形图案输入到步骤S2升级后的YOLOv8网络模型进行检测，输出对应正方形图案定位标识的目标检测框的4个角点； 根据目标检测框的4个角点得到目标检测框的中心点G坐标； 比较目标检测框的中心点G坐标与所述步骤S5获得的正方形图案的中心点的坐标位置，得到所述正方形图案的逆时针旋转角度θ； 步骤S7旋转校正：通过透视变换将所述步骤S5的正方形图案逆时针旋转θ旋转到正确的位置上，得到待测集二进制点阵码图片的标准图案； 步骤S8码点识别：根据二进制码点点位的规模,将所述标准图案等分地切成大小相同的图像块；然后按照从上到下，从左到右的顺序依次将图像块输入到步骤S2升级后的YOLOv8网络模型中进行识别； 若图像块中存在码点则输出为1，若图像块中不存在码点则输出为0； 最后将识别结果连起来得到一个二进制编码序列数据； 步骤S9译码：根据二进制编码的解码规则对所述二进制编码序列数据进行解码，得出对应二进制编码的字符信息。

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