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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种适用于检测浅色系胶水轮廓的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：CN116051586B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310086336.3，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权一种适用于检测浅色系胶水轮廓的检测方法是由夏千涵;吴元清设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于检测浅色系胶水轮廓的检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于检测浅色系胶水轮廓的检测方法，涉及机器视觉检测领域，包括以下步骤：使用CCD对点胶后的待检物件进行图像采集，对不同类别的胶水轮廓进行标注，并添加背景类标签，得到原始数据；构建深度学习模型，将原始数据作为输入数据并进行二值化；将二值化后的图像转化为掩膜图像；对图像中的物体按照像素分类，得到分类后的掩膜图像；将分类后的掩膜图像送入检测模块进行过滤，将过滤后的掩膜图像进行分离，得到分离后的掩膜图像；根据分离后的掩膜图像对深度学习模型进行训练，训练完成后对最终权重进行输出；将实时采集的图片传输进训练后的深度学习模型进行推理预测；本发明提高了检测效率，提高了检测的精确度。

本发明授权一种适用于检测浅色系胶水轮廓的检测方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于检测浅色系胶水轮廓的检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 使用工业CCD对点胶后的待检物件进行图像采集，通过人工标注的方式，对不同类别的胶水轮廓进行标注，并添加背景类标签，得到原始数据； 构建基于语义分割领域的深度学习模型，将原始数据作为输入数据，对输入数据进行二值化，将二值化后的图像作为输入数据的第四维度的信息；将二值化后的图像转化为掩膜图像；根据掩膜图像对图像中存在的物体按照像素分类，分为不同类别，得到分类后的掩膜图像；将分类后的掩膜图像送入检测模块进行过滤，将过滤后的掩膜图像进行分离，得到分离后掩膜图像；对掩膜图像进行过滤的步骤如下： 将属于背景类标签的像素点过滤，并统计剩余像素点类别分布，将剩余像素类别中占比最大的定义为检测目标，通过模板匹配的方式分离不同类别胶水； 将过滤后的掩膜图像进行分离的方法如下： 不同类型的物件需要的点胶位置数量不同，根据预先设定的点胶位置数量确定目标区域内的分类块数；根据目标区域面积从大到小取前k个掩膜图像，k为点胶位置数量； 根据分离后掩膜图像对深度学习模型进行训练，训练完成后对深度学习模型的最终权重进行输出； 将实时采集的图片传输进训练后的深度学习模型进行推理预测。

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