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龙图腾网获悉杭州久视智能科技有限公司申请的专利一种智能化自学习视觉检查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：CN119619150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411865233.8，技术领域涉及：G01N21/88；该发明授权一种智能化自学习视觉检查系统是由刘鸿剑;杨霖;刘竹;张社军设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能化自学习视觉检查系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种智能化自学习视觉检查系统，该系统由采集系统，数据引擎，迭代引擎，校正系统，检测系统和NGOK判定系统组成，采集系统用于负责对待测的工件的图像采集，并将光源探测的图片传至数据引擎或者校正系统；数据引擎用于将采集系统传送的数据进行存储，并智能化标记，形成模型迭代所需的格式化数据；检测系统用于将检测到校正系统传递来的图片之后，向迭代引擎发送检测请求，迭代引擎接受到检测系统的请求之后，调用当前最优的模型进行推理，并将推理的结果返回检测系统。本发明利用计算机视觉方面的智能识别模型，自动发现待检测产品的内部缺陷，并计算缺陷大小，作为产品判废的参考依据。

本发明授权一种智能化自学习视觉检查系统在权利要求书中公布了：1.一种智能化自学习视觉检查系统，其特征在于：该系统由采集系统，数据引擎，迭代引擎，校正系统，检测系统和NGOK判定系统组成，其中， 采集系统用于负责对待测的工件的图像采集，并将探测的图片传至数据引擎或者校正系统； 数据引擎用于将采集系统传送的数据进行存储，并智能化标记，形成模型迭代所需的格式化数据；数据引擎包括智能化打标系统、数据管理系统和图像信息汇总三个模块； 检测系统用于将检测到校正系统传递来的图片之后，向迭代引擎发送检测请求，迭代引擎接受到检测系统的请求之后，调用当前最优的模型进行推理，并将推理的结果返回检测系统； 采集系统用于将传过来的图片进行HDR变换，映射到人眼可以分辨的动态范围； 智能化打标系统包含一条件生成式深度学习模型、一条件图生图深度学习模型、一标准正态分布采样器以及一缺陷形貌采样器；标准正态分布采样器是条件生成式深度学习模型的输入，用于在当前输入工件图像的约束下，生成无缺陷的可变化的工件图像；条件图生图深度学习模型以该工件的无瑕疵图像和缺陷掩码作为输入，并以缺陷的类型作为条件输入，生成带有缺陷的工件图像；缺陷形貌采样器用于生成缺陷掩码，并和条件生成式深度学习模型的输出一起，形成带缺陷掩码的工件图像；并将该图像作为条件图生图深度模型的输入； 校正系统包括色调映射函数、平滑函数、加权融合模块、噪声估计模块和融合参数α的估计模块，其中， 色调映射函数记为： xout＝Txin 其中xin表示输入的16位tiff格式图片，取值范围0～65535；xout表示色调映射的输出，取值范围为0～1之间；色调映射是色调映射函数或神经网络； 平滑函数用于对色调映射函数的输出xout进行平滑处理，并用xblur记录平滑后的输出； 加权融合模块，该加权融合的公式为： xfinal＝1+αxout+αxblur 其中，α为融合系数，xfinal是校正系统的输出； 噪声估计模块估计的噪声标准差为σnoise； 融合参数α的估计模块的估计公式如下： 公式中的α0、c、β和σ0可根据采集系统的图像情况进行调整。

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