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龙图腾网获悉苏州特铭精密科技有限公司申请的专利基于机器视觉的印刷件瑕疵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：CN120334236B 。

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：202510821173.8，技术领域涉及：G01N21/88；该发明授权基于机器视觉的印刷件瑕疵检测方法及系统是由闫鸿昌;金太华;张大伟设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的印刷件瑕疵检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器视觉的印刷件瑕疵检测方法及系统，涉及机器视觉技术领域，包括通过图像增强处理、多尺度梯度金字塔构建和互信息计算确定最优检测尺度，利用曲率值提取关键点进行形状判别，最后基于缺陷特征生成镭雕补偿路径并进行分层补偿加工。本发明能够精确识别汽车零件表面印刷瑕疵，并根据缺陷类型自适应生成补偿策略，提高缺陷修复精度和效率。

本发明授权基于机器视觉的印刷件瑕疵检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉的印刷件瑕疵检测方法，其特征在于，包括： 通过工业相机采集待检测汽车零件表面印刷区域的原始图像并进行图像增强处理，得到增强后的检测图像； 对增强后的检测图像构建多尺度梯度金字塔，提取每个尺度下的梯度方向直方图，计算相邻尺度间梯度方向直方图的互信息值，确定最优检测尺度，在最优检测尺度下进行缺陷区域分割，得到候选缺陷区域； 对候选缺陷区域进行自适应二值化处理，提取缺陷边缘轮廓点，计算缺陷边缘轮廓点的曲率值，将曲率值大于预设曲率阈值的轮廓点作为关键点，基于关键点的空间分布特征进行缺陷形状判别，得到缺陷区域，对缺陷区域进行纹理特征提取和分类，得到缺陷类型； 基于缺陷区域的关键点分布计算缺陷重心坐标作为原点，建立极坐标系，计算缺陷边界曲线的角度-半径分布，根据汽车零件表面曲率特征生成镭雕补偿路径点序列，并根据缺陷类型设定镭雕补偿深度参数，将镭雕补偿路径点序列和镭雕补偿深度参数组合生成三维补偿轨迹数据，对汽车零件表面印刷瑕疵进行分层补偿加工； 对增强后的检测图像构建多尺度梯度金字塔，提取每个尺度下的梯度方向直方图，计算相邻尺度间梯度方向直方图的互信息值，确定最优检测尺度，在最优检测尺度下进行缺陷区域分割，得到候选缺陷区域包括： 对增强后的检测图像进行多尺度分解，采用可变尺度的高斯核函数对图像进行卷积，基于卷积结果的层间梯度一致性动态调整高斯核参数，构建多尺度梯度金字塔； 在所述多尺度梯度金字塔的每个尺度层计算像素点的水平梯度和垂直梯度，确定梯度幅值和方向，将梯度方向空间划分为多个区间，统计每个区间内的梯度点数构建梯度方向直方图； 构建联合概率分布矩阵，对所述联合概率分布矩阵进行归一化处理，基于归一化后的联合概率计算相邻尺度层梯度方向直方图的互信息值，分析互信息值随尺度变化的趋势曲线，提取趋势曲线的突变点位置，将具有最大互信息突变的尺度层确定为最优检测尺度； 在最优检测尺度对应的图像层上，计算图像像素点的局部梯度幅值，将梯度幅值大于预设梯度阈值的像素点作为种子点，以种子点为中心构建局部检测窗口，计算局部检测窗口内的梯度协方差矩阵，确定生长阈值，根据所述生长阈值对种子点进行区域生长，得到候选缺陷区域； 分析互信息值随尺度变化的趋势曲线，提取趋势曲线的突变点位置，将具有最大互信息突变的尺度层确定为最优检测尺度包括： 构建互信息值随尺度变化的趋势曲线，对趋势曲线的局部结构构建结构张量，基于所述结构张量的特征值分布自适应确定权重系数，对趋势曲线进行非线性局部加权，得到增强的趋势曲线； 计算增强的趋势曲线在相邻尺度层的归一化差值，结合局部梯度密度分布构建自适应阈值，基于所述自适应阈值提取趋势曲线的突变特征；同时对增强的趋势曲线进行小波分解，提取不同尺度下的曲率系数，基于所述曲率系数的多尺度响应构建突变点检测算子； 将所述突变特征与突变点检测算子进行自适应融合，构建突变点评价函数，分析所述突变点评价函数的时频特性，提取特征响应的主频分量，基于所述主频分量确定趋势曲线的候选突变点集合，在所述候选突变点集合的每个尺度层上构建局部相位一致性图，计算所述局部相位一致性图与梯度方向场的互补纹理特征； 基于所述互补纹理特征对候选突变点进行可靠性验证，选择具有最大互信息突变的尺度层作为最优检测尺度。

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