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龙图腾网获悉廊坊森基木业有限公司申请的专利一种基于机器视觉的人造板表面缺陷智能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：CN120355688B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510476961.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的人造板表面缺陷智能检测方法及系统是由张鹏宇设计研发完成，并于2025-04-16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人造板表面缺陷智能检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的人造板表面缺陷智能检测方法及系统，具体涉及人造板表面缺陷检测技术领域；采集人造板表面图像，并通过深度学习算法进行图像预处理、特征提取、缺陷分割和分类识别，采用多尺度卷积神经网络对图像进行特征提取，浅层卷积层捕捉小缺陷细节，深层卷积层识别大缺陷的全局特征，并通过MaskR‑CNN模型进行精确的缺陷分割，结合非极大值抑制算法去除冗余框，通过结合缺陷间的空间关系和形态特征，使用误差修正算法修正相邻缺陷的分类问题，缺陷信息实时反馈至生产线控制系统，自动进行缺陷产品的剔除或调整生产工艺参数，从而有效提高生产线的自动化水平，优化产品质量，减少人为干预和生产成本。

本发明授权一种基于机器视觉的人造板表面缺陷智能检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的人造板表面缺陷智能检测方法，其特征在于：包括： 使用高分辨率工业相机采集人造板表面图像，并进行预处理； 利用多尺度卷积神经网络对预处理后的图像进行特征提取，浅层卷积层用于提取小缺陷的细节特征，深层卷积层用于提取大缺陷的全局特征，并生成特征融合图； 基于提取的特征融合图，采用MaskR-CNN模型对缺陷区域进行分割，并通过非极大值抑制算法去除冗余的检测框； 对分割后的每个缺陷区域进行分类，并利用深度学习模型对缺陷类型进行识别，对于相邻缺陷的干扰，结合缺陷间的空间关系和形态特征，通过误差修正算法进行分类修正，具体包括： 利用深度学习模型对每个缺陷区域进行独立分类，得到每个缺陷的初步类型，通过邻接矩阵和空间关系规则，对缺陷特征进行聚类； 对于每个聚类区域，判断区域内的缺陷是否属于同一缺陷，若相邻缺陷的形态特征相似，且其的空间位置重叠度高，则合并为一个缺陷； 合并后的缺陷区域将作为一个整体进行重新分类； 对于误分类的情况，通过算法修正相邻缺陷的分类结果； 将缺陷信息实时反馈给生产线控制系统，控制系统根据反馈信息自动进行缺陷产品的剔除或调整生产工艺参数。

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