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龙图腾网获悉中山大学;广东鑫光智能系统有限公司申请的专利一种面向家具板材的瑕疵检测方法、系统及装置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：CN114743102B 。

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：202210371502.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种面向家具板材的瑕疵检测方法、系统及装置是由陈翔;安小洁;陈华生;江俊锋;谢晓华;付明涛设计研发完成，并于2022-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向家具板材的瑕疵检测方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向家具板材的瑕疵检测方法、系统及装置，该方法包括：获取样本图像并对样本图像中的瑕疵进行标注，得到瑕疵标签，进而构建样本数据集并对样本数据集进行切片和随机划分，得到训练数据集和测试数据集；对训练数据集进行数据预处理并基于预处理后的训练数据集对预构建的检测器进行训练，得到瑕疵检测模型；基于瑕疵检测模型对测试数据集依次进行特征提取、分类、回归处理和非极大值抑制处理，得到瑕疵检测结果。该系统包括：图像采集模块、预处理模块、瑕疵检测模型训练模块和瑕疵检测模块。通过使用本发明，能够实现在采样条件有限的情况下对包含复杂纹理的板材表面瑕疵进行精准定位与分类。

本发明授权一种面向家具板材的瑕疵检测方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向家具板材的瑕疵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取样本图像并对样本图像中的瑕疵进行标注，得到瑕疵标签； 根据样本图像和瑕疵标签构建样本数据集并对样本数据集进行切片和随机划分，得到训练数据集和测试数据集； 对训练数据集进行数据预处理，得到预处理后的训练数据集； 基于预处理后的训练数据集对预构建的检测器进行训练，得到瑕疵检测模型； 基于瑕疵检测模型对测试数据集依次进行特征提取、分类和回归处理，得到瑕疵候选信息； 基于非极大值抑制方法对瑕疵候选信息进行筛选，得到瑕疵检测结果； 其中，所述基于预处理后的训练数据集对预构建的检测器进行训练的训练步骤，具体包括： 基于改进的Retinanet网络，构建检测器； 将预处理后的训练数据集输入至检测器进行特征提取，得到训练数据集的低层特征和高层特征； 基于纹理抑制的方式将低层特征和高层特征进行融合，得到融合特征； 将融合特征输入至FPN网络，构建特征金字塔； 将特征金字塔的每一层特征分别输入分类子网和回归子网，检测不同尺寸的瑕疵目标，得到训练检测信息； 将训练检测信息与对应的瑕疵标签进行比对，调整检测器的模型参数； 其中，所述基于纹理抑制的方式将低层特征和高层特征进行融合，得到融合特征这一步骤，具体包括： 将特征提取网络ResNet的五个残差块作为特征融合模块的输入； 基于卷积将第一残差块输出和第二残差块输出进行通道转换，得到与第四残差块和第五残差块输出的低层特征的通道数一致的第一残差块和第二残差块； 基于Relu激活函数对第一残差块输出和第二残差块输出分别进行降采样，得到降采样后的第一残差块输出和第二残差块输出； 将降采样后的第一残差块输出与第四残差块输出进行逐特征点比较并取交集，得到第一交集特征； 将降采样后的第二残差块输出与第五残差块输出进行逐特征点比较并取交集，得到第二交集特征； 将第三残差块输出作为第一特征，将第一交集特征与第四残差块输出进行特征相加作为第二特征，将第二交集特征与第五残差块输出进行特征相加作为第三特征，输入到后续的特征金字塔网络。

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