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龙图腾网获悉常州星宇车灯股份有限公司申请的专利一种基于传统图像处理的车灯透镜瑕疵检测方法和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：CN119693324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411755556.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于传统图像处理的车灯透镜瑕疵检测方法和系统是由张美琳;徐辉设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于传统图像处理的车灯透镜瑕疵检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于传统图像处理的车灯透镜瑕疵检测方法和系统，属于工业智能生产检测技术领域。所述方法包括杂点检测和杂料检测步骤，杂点检测包括采集灯罩表面的原始图像进行预处理得到ROI图像；通过对ROI图像进行适应处理判断是否存在某一像素的像素值大于设定阈值判断是否存在杂点；杂料检测包括提取ROI图像中的横、纵向、左斜角45°与右斜角45°梯度信息，使用自适应阈值对过滤后的梯度信息图进行二值分割分别得到第六、第七、第十一、和第十二图像；将其进行和运算形成最终的二值图得到第十四图像；通过自定义掩膜对第十四图像进行边缘过滤；通过计算图像中各个高亮块的面积对杂料进行判断。可以有效的提高数据处理效率和检测精度。

本发明授权一种基于传统图像处理的车灯透镜瑕疵检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于传统图像处理的车灯透镜瑕疵检测方法，其特征在于，所述方法包括： S1：通过摄像机采集车灯透镜的原始图像； S2：对所述原始图像进行预处理得到第一图像； S3：对所述第一图像采用局部二值化法提取所述第一图像中的感兴趣区域生成ROI图像，所述ROI图像中仅包含车灯透镜信息； S4：对所述ROI图像进行单通道叠加处理用于增强ROI图像中瑕疵的对比度，得到第二图像； S5：通过OpenCV对所述第二图像中心光源的光晕附近的环境采取3个区域的平均阈值进行目标分割； S6：对分割后的3个目标区域进行拼接进而剔除第二图像中心光源的光晕得到第三图像； S7：通过图像二值化分割阈值算法对所述第三图像进行自适应分割，将分割后的信息还原至第二图像中； S8：通过比较还原后的第二图像中各像素点对应的像素值与预设的像素阈值初步判断车灯透镜是否为合格品； S9：响应于车灯透镜为合格品，对所述ROI图像进行灰度处理后分别进行横向、纵向梯度信息提取后分别得到第四图像和第五图像； S10：分别对所述第四图像和第五图像进行中值滤波滤除随机噪音； S11：通过对OpenCV中的大律法求阈值法进行改进，基于改进后的大律法求阈值法得到的自定义阈值分别对滤除噪音后的第四图像和第五图像进行阈值分割得到第六图像和第七图像； S12：对所述第六图像和第七图像进行和运算得到第八图像； S13：响应于车灯透镜为合格品，对所述ROI图像进行灰度处理后分别进行左斜角45°和右斜角45°方向上的梯度信息提取后分别得到第九图像和第十图像； S14：分别对所述第九图像和第十图像进行中值滤波滤除随机噪音； S15：通过对OpenCV中的大律法求阈值法进行改进，基于改进后的大律法求阈值法得到的自定义阈值分别对滤除噪音后的第九图像和第十图像进行阈值分割得到第十一图像和第十二图像； S16：对所述第十一图像和第十二图像进行和运算得到第十三图像； S17：将所述第十三图像和第八图像进行和运算得到第十四图像； S18：通过形态学处理所述第十四图像，使所述第十四图像中距离相近的目标进行合并后得到第十五图像； S19：通过自定义掩膜对所述第十五图像进行和处理得到第十六图像； S20：对所述第十六图像中存留的ROI信息进行提取； S21：基于所述ROI信息判断所述车灯透镜的合格情况。

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