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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种基于图形处理器的结构光场高光表面缺陷实时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：CN116777856B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310696574.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图形处理器的结构光场高光表面缺陷实时检测方法是由金欣;康今世设计研发完成，并于2023-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图形处理器的结构光场高光表面缺陷实时检测方法在说明书摘要公布了：一种基于图形处理器的结构光场高光表面缺陷实时检测方法，包括如下步骤：A1：CPU并行启动至少两个线程，并行地从拍摄被检物的光场相机中捕获视频帧数据以及将视频帧数据由内存写入GPU全局缓存中；A2：GPU与CPU异步并行启动微透镜特征计算，根据预输入的标定信息分割原始光场图像，使用GPU并行计算得到微透镜下残差图像统计特征值；A3：利用光场视频的空域、时域相关性，启动光场相关性融合处理，将帧内每一微透镜下特征值与最近邻微透镜特征值进行加权融合并以双线性插值添加到最终热力图中；A4：更新被检物对应的结构光场视频缺陷检测结果。本发明解决了光场缺陷检测领域中数据维度高、数据量大带来的高时间复杂度挑战。

本发明授权一种基于图形处理器的结构光场高光表面缺陷实时检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图形处理器的结构光场高光表面缺陷实时检测方法，其特征在于，包括如下步骤： A1：中央处理器CPU并行启动至少两个线程，并行地从拍摄被检物的光场相机中捕获视频帧数据以及将视频帧数据由内存写入图形处理器GPU全局缓存中； A2：图形处理器与中央处理器异步并行启动微透镜特征计算，根据预输入的标定信息分割原始光场图像，使用图形处理器的每个网格Grid、线程块Block、线程Thread进行每帧光场图像、每个微透镜图像以及具有设定位置间隔的多个像素的特征值计算，使用图形处理器并行计算得到微透镜下残差图像统计特征值； A3：利用光场视频的空域、时域相关性，进行光场相关性融合处理，使用图形处理器的每个Thread处理每个微透镜特征值在最终热力图中的融合，每个Thread将帧内每一微透镜下特征值与最近邻微透镜特征值进行加权融合并以双线性插值添加到最终结果热力图中； 步骤A3具体包括： A31：进行微透镜空域相关性融合，其中将步骤A2得到的每一微透镜特征值与最近邻微透镜特征值进行加权融合； A32：进行微透镜时域融合热力图坐标计算，其中对于步骤A31得到的每一微透镜的融合后特征值，根据当前帧索引及微透镜位置计算该特征值在最终热力图中所在的位置； A33：进行结果热力图双线性插值，其中对于步骤A32得到的当前微透镜中心在最终热力图中的位置，使用双线性插值将该微透镜图像提取的特征值融合到最终热力图中； A4：更新被检物对应的结构光场视频缺陷检测结果。

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