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龙图腾网获悉宁波舜宇光电信息有限公司申请的专利模组镜头脏污检测和胶线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：CN119323567B 。

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：202411864897.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权模组镜头脏污检测和胶线检测方法是由叶飞;董迪锴;马江敏;潘梦鑫;曾权;廖海龙;赵云龙;王萌设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本模组镜头脏污检测和胶线检测方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种模组镜头脏污检测和胶线检测方法。该方法包括：对输入图像进行分类处理，得到分类图像，分类图像包括胶线类别图像和脏污类别图像；然后，对分类图像的检测区域进行定位，若为规则矩形区域，应用引入了检索区域阈值的待检测区域模板集进行定位，若为非规则区域，先进行最小外接矩形的框定后利用预训练的深度学习分割模型进行深度分割以进行像素级定位；最后，针对脏污检测区域进行脏污检测，并进行脏污检测结果的量化；针对胶线检测区域进行胶线检测，并对不同形状胶线进行量化。该方案解决了目前的检测算法难以满足对模组镜头的微小脏污以及关键胶线的检测需求的问题。

本发明授权模组镜头脏污检测和胶线检测方法在权利要求书中公布了：1.一种模组镜头脏污检测和胶线检测方法，其特征在于，包括： 图像分类步骤：对输入图像进行分类处理，得到分类图像，所述分类图像包括胶线类别图像和脏污类别图像； 检测区域定位步骤：对所述分类图像的检测区域进行定位，若为规则矩形区域，应用引入了检索区域阈值的待检测区域模板集进行定位，若为非规则区域，先进行最小外接矩形的框定后利用预训练的深度学习分割模型进行深度分割以进行像素级定位，其中，所述待检测区域模板集为一组模板集合Dnor＝{D1，D2，...，Dn}，所述模板集合Dnor＝{D1，D2，...，Dn}中包括多种大小和形状的规则矩形模板，以及与所述规则矩形模板对应的位置坐标集所述检索区域阈值为在所述规则矩形模板的左上角和右下角坐标基础上，分别沿左右上下四个方向扩展的预设像素值； 脏污检测步骤：针对脏污检测区域进行脏污检测，并进行脏污检测结果的量化； 胶线检测步骤：针对胶线检测区域进行胶线检测，并对不同形状胶线进行量化； 针对脏污检测区域进行脏污检测，并进行脏污检测结果的量化，包括：将规则矩形脏污检测区域和深度分割得到的非规则矩形脏污检测区域，进行水平拼接，得到脏污检测区域集合；基于所述脏污检测区域集合进行深度识别与精细化分类，得到疑似脏污区域的精准识别与分类；对所述疑似脏污区域进行精细化后处理与指标量化； 将规则矩形脏污检测区域和深度分割得到的非规则矩形脏污检测区域，进行水平拼接，得到脏污检测区域集合，包括：将规则矩形脏污检测区域集合非规则矩形脏污检测区域集合形成初步的综合区域集合使用Sort·函数，根据横坐标x的大小对所述初步的综合区域集合进行升序排列，确保每个区域的顺序与其在原图像中的横向位置相一致，得到排序后的集合 通过水平拼接操作horizconcat·函数，将所述排序后的集合中的所有区域进行水平方向上的拼接，生成一个统一的、按位置有序的所述脏污检测区域集合

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