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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利瓷砖图像的色差检测方法、系统、设备以及存储介质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：CN116912335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202310873498.1，技术领域涉及：G06T7/90；该发明授权瓷砖图像的色差检测方法、系统、设备以及存储介质是由余松森;吴赟恒;杨欢设计研发完成，并于2023-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本瓷砖图像的色差检测方法、系统、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像检测领域，特别涉及一种瓷砖图像的色差检测方法、装置、系统以及存储介质，获得待测瓷砖图像以及标准瓷砖图像；将待测瓷砖图像以及标准瓷砖图像分别输入至孪生深度学习网络中，根据预设的若干种尺度，获得若干种尺度的待测瓷砖图像对应的第一卷积特征图以及标准瓷砖图像对应的第一卷积特征图；将若干种尺度的待测瓷砖图像对应的第一卷积特征图以及标准瓷砖图像对应的第一卷积特征图输入至特征融合网络中，获得融合差异特征图；将融合差异特征图输入至色差检测网络中进行色差检测，获得待测瓷砖图像的色差检测结果，提高了色差检测的精准性以及效率性，降低了色差检测的成本。

本发明授权瓷砖图像的色差检测方法、系统、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种瓷砖图像的色差检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获得待测瓷砖图像、标准瓷砖图像以及预设的色差检测模型，其中，所述色差检测模型包括孪生深度学习网络、特征融合网络以及色差检测网络；所述孪生深度学习网络包括依次相连的中心差分卷积层以及若干个中心差分卷积模块，所述中心差分卷积模块包括若干个依次相连的中心差分子卷积层以及最大池化层； 将所述待测瓷砖图像以及标准瓷砖图像分别作为所述中心差分卷积层的输入特征图，根据预设的窗口，将所述输入特征图划分为若干个单元，根据各个所述单元在所述输入特征图的位置坐标以及预设的邻域范围，获得各个所述单元的邻域以及所述邻域对应的若干个相邻单元； 根据各个所述单元的邻域、所述邻域对应的若干个相邻单元以及预设的中心差分卷积算法，获得所述输入特征图的各个单元的第一中心差分卷积特征图，构建所述输入特征图的第一中心差分卷积特征图，获得所述中心差分卷积层输出的第一中心差分卷积特征图，其中，所述中心差分卷积算法为： 式中，yp0为输入特征图的位置坐标为p0的单元的第一中心差分卷积特征图，pn为位置坐标为p0的单元的邻域中，位置坐标为pn的相邻单元，R为邻域，wpn为位置坐标为pn的相邻单元的权重值，xp0+pn为输入特征图的位置坐标为p0+pn的像素值，θ为中心差分梯度信息参数，xp0为输入特征图的位置坐标为p0的像素值； 将所述中心差分卷积层输出的第一中心差分卷积特征图作为第一个所述中心差分子卷积层的输入特征图，根据各个所述中心差分子卷积层中的中心差分卷积算法，获得最后一个中心差分子卷积层输出的第二中心差分卷积特征图；将所述第二中心差分卷积特征图输入至所述最大池化层进行池化处理，获得所述最大池化层输出的最大池化图，作为第一个所述中心差分子卷积层输出的第一卷积特征图； 将所述第一个所述中心差分子卷积层输出的第一卷积特征图作为下一个所述中心差分子卷积层的输入特征图，重复上述步骤，获得各个所述中心差分子卷积层输出的第一卷积特征图，作为若干种尺度的第一卷积特征图，获得所述若干种尺度的待测瓷砖图像对应的第一卷积特征图以及标准瓷砖图像对应的第一卷积特征图； 将所述若干种尺度的待测瓷砖图像对应的第一卷积特征图以及标准瓷砖图像对应的第一卷积特征图输入至所述特征融合网络中，获得融合差异特征图； 将所述融合差异特征图输入至所述色差检测网络中进行色差检测，获得所述待测瓷砖图像的色差检测结果。

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