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龙图腾网获悉平方和(北京)科技有限公司申请的专利一种基于云-机器视觉的高效多光场隐形眼镜瑕疵检测方法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：CN119477816B 。

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：202411476715.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于云-机器视觉的高效多光场隐形眼镜瑕疵检测方法及装置是由蔡仲伦;杨淼;徐世文设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云-机器视觉的高效多光场隐形眼镜瑕疵检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及基于云和机器视觉技术领域，具体是一种基于云‑机器视觉的高效多光场隐形眼镜瑕疵检测方法及装置，对多光场原始图像进行预处理，得到点光源图像、明场图像、暗场图像以及预处理图像；对预处理图像进行玻璃碗检测，提取玻璃碗的几何特征；基于玻璃碗的几何特征对玻璃碗区域内的印花隐形眼镜进行轮廓特征提取；并基于印花隐形眼镜的多种特征图像进行基于多光场的表面瑕疵检测。本申请对多光场原始图像进行预处理，从而得到多种特征图像，从而从多个方面来进行边缘和印刷区的瑕疵检测。本申请对高分辨相机采集到的隐形眼镜图像进行进一步利用，对该图像进行自动化鉴别，达到降低人工成本，节约时间，提升生产良品率的目的。

本发明授权一种基于云-机器视觉的高效多光场隐形眼镜瑕疵检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于云‑机器视觉的高效多光场隐形眼镜瑕疵检测方法，其特征在于，包括步骤： 获取浸泡于玻璃碗的水中的印花隐形眼镜的多光场原始图像，并对所述多光场原始图像进行预处理，得到点光源图像、明场图像、暗场图像以及预处理图像，其中，所述预处理图像通过对所述明场图像滤波得到； 对所述预处理图像进行玻璃碗检测，并在所述预处理图像中存在玻璃碗时，提取所述玻璃碗的几何特征；基于所述玻璃碗的几何特征对玻璃碗区域内的印花隐形眼镜进行轮廓特征提取；基于所述玻璃碗的几何特征对玻璃碗区域内的印花隐形眼镜进行轮廓特征提取，包括：对所述预处理图像进行滤波和二值化处理，得到二值化图像；基于所述玻璃碗的几何特征构建玻璃碗区域；基于所述玻璃碗区域以及二值化图像构建第一特征图像，其中，所述第一特征图像的数学表达式为： 式中，为第一特征图像中坐标为的像素点，为所述二值化图像中坐标为的像素点，为所述玻璃碗区域中坐标为的像素点；提取所述第一特征图像中的轮廓特征，并基于预先构建的镜片参数提取印花隐形眼镜的内轮廓和外轮廓，其中，所述镜片参数包括长短轴互差判定阈值，镜片长宽比阈值，镜片尺寸直径设定阈值区间；对所述印花隐形眼镜的外轮廓进行拟合，得到椭圆轮廓； 基于印花隐形眼镜的轮廓特征进行明显瑕疵检测，包括：基于所述椭圆轮廓生成镜片区域图像，并提取所述玻璃碗区域与所述镜片区域图像的相交图像，在所述相交图像的像素点数量大于预设的数量阈值时，判定存在镜片贴边瑕疵；在所述印花隐形眼镜只存在外轮廓时，判定镜片存在大尺度边缘瑕疵；提取所述椭圆轮廓的长轴和短轴，计算所述长轴和所述短轴的差值，并计算所述长轴和所述短轴的长宽比；在所述差值大于预设的长短轴互差阈值，或者，在所述长宽比小于预设的长宽比阈值时，判定镜片存在形变瑕疵；提取所述椭圆轮廓的椭圆中心和假定半径，其中，所述假定半径，基于所述椭圆中心和所述假定半径对所述第一特征图像中的轮廓特征进行极坐标展开，并计算极坐标中所有轮廓像素点的极径的平均值和方差，基于所述极径的平均值和方差构建基于3sigma原则的过滤范围，将未落入所述过滤范围的轮廓点作为异常点，在异常点数量大于预设的多片判定数量阈值时，判定镜片存在多片瑕疵；提取所述椭圆轮廓的长轴和短轴，计算所述长轴和所述短轴的均值，并将所述长轴和所述短轴的均值与预设的镜片尺寸直径设定阈值区间进行比较，在所述长轴和所述短轴的均值不在预设的镜片尺寸直径设定阈值区间内时，判定镜片存在尺寸不合规瑕疵；并基于所述印花隐形眼镜的多种特征图像进行基于多光场的表面瑕疵检测，得到检测结果，包括：从所述预处理图像中提取印刷区域特征、中心光学区特征和镜片周边透明区域轮廓；基于所述印刷区域特征、所述中心光学区特征以及所述周边透明区域椭圆对隐形眼镜的表面瑕疵进行检测，得到检测结果，其中，所述多种特征图像包括轮廓特征、点光源图像、明场图像、暗场图像以及预处理图像，所述中心光学区特征包括中心光学区拟合椭圆和光学区感兴趣图像；基于所述印刷区域特征、所述中心光学区特征以及所述周边透明区域椭圆对隐形眼镜的表面瑕疵进行检测，包括：结合所述光学区感兴趣图像和所述周边透明区域椭圆生成目标特征图像的光学检测感兴趣区域，其中，所述目标特征图像为所述明场图像、所述暗场图像和所述点光源图像中的一个；将所述光学检测感兴趣区域和所述预处理图像进行与运算，得到有效图像数据；基于所述有效图像数据进行表面瑕疵检测，得到检测结果。

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