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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利用于汽车饰品的缺陷检测与处理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：CN120374603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510842433.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权用于汽车饰品的缺陷检测与处理方法是由梁敏华;董健;王晓明;陈翱设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于汽车饰品的缺陷检测与处理方法在说明书摘要公布了：本发明属于视觉定位技术领域，尤其涉及一种用于汽车饰品的缺陷检测与处理方法。包括：S1：获取待检测对象的不同区域的待检测图像，并对不同区域的待检测图像依次进行预处理，获得带有缺陷信息的各待检测图像；S2：基于带有缺陷信息的各待检测图像构建信息矩阵；S3：获取标定变换矩阵，利用标定变换矩阵对信息矩阵进行处理，获得结果矩阵；S4：获取结果矩阵中的结果向量，并基于各结果向量依次计算机械夹爪末端与对应缺陷表面的距离F，且基于距离和机械臂的TCP计算当前机械夹爪中心的偏移量f；S5：基于各缺陷的结果向量和对应各结果向量计算的偏移量f，定位各缺陷的3D坐标，实现缺陷处理。本发明提高了生产效率、降低了成本。

本发明授权用于汽车饰品的缺陷检测与处理方法在权利要求书中公布了：1.一种用于汽车饰品的缺陷检测与处理方法，利用机械臂实现，其特征在于：具体包括如下步骤： S1：将高精度相机搭载至机械臂的机械夹爪上，获取待检测对象的不同区域的待检测图像，并对不同区域的待检测图像依次进行预处理，获得带有缺陷信息的各待检测图像； S2：基于带有缺陷信息的各待检测图像构建信息矩阵； 在步骤S2中，信息矩阵为（i+2）×j矩阵，其中，前i行元素代表缺陷的i维像素坐标，第i+1行元素代表缺陷类型，第i+2行元素代表缺陷所在待检测图片的序列号，j列中每一列元素代表一个缺陷对应的缺陷信息，缺陷信息包括缺陷像素点坐标、缺陷类型、缺陷所在待检测图片的序列号； S3：获取标定变换矩阵，利用标定变换矩阵对信息矩阵进行处理，获得结果矩阵； 步骤S3具体包括如下步骤： S31：调整机械臂的机械夹爪上搭载的高精度相机的姿态，使所述高精度相机对待检测对象的不同区域进行拍摄时均处于垂直拍摄的位置； S32：基于机械臂基座建立世界坐标系，并基于世界坐标系建立相机坐标系，所述世界坐标系与所述相机坐标系的转换关系式为： ； 其中，为缺陷在当前高精度相机位姿下的相机坐标系的三维坐标，（U，V，W）为缺陷在世界坐标系的三维坐标，R为旋转矩阵，T为平移矩阵； S33：基于所述相机坐标系建立像素坐标系，所述相机坐标系与所述像素坐标系的转换关系式为： ； 其中，Z为尺度因子，（X，Y）为像素坐标系的二维坐标，（X0，Y0）为待检测图片的中心点像素坐标，dX为在像素坐标系的X方向上的一个像素在高精度相机的相机感光板的长度，dY为在像素坐标系的Y方向上的一个像素在相机感光板的长度，θ为相机感光板的横边和纵边的角度，f为像距； S34：重复步骤S32~步骤S33，获得高精度相机在不同姿态下，所述世界坐标系与所述相机坐标系的转换关系式以及所述相机坐标系与所述像素坐标系的转换关系式； S35：通过下式计算各待检测图片中的缺陷在世界坐标系下的坐标，获得结果矩阵C： C=B×A； ； 其中，B为变换矩阵，A为信息矩阵； S4：获取结果矩阵中的结果向量，并基于各结果向量依次计算机械夹爪末端与对应缺陷表面的距离F，且基于所述距离和机械臂的TCP计算当前机械夹爪中心的偏移量f； S5：基于各缺陷的结果向量和对应各结果向量计算的偏移量f，定位各缺陷的3D坐标，实现缺陷处理。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，其通讯地址为：130033 吉林省长春市经济技术开发区东南湖大路3888号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。