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龙图腾网获悉四川新升包装科技有限责任公司申请的专利基于曲面拟合的药瓶检测方法及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：CN120411102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510912243.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于曲面拟合的药瓶检测方法及系统是由罗涛;唐世见;李宝萍设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于曲面拟合的药瓶检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于曲面拟合的药瓶检测方法及系统，属于药瓶检测技术领域、曲面拟合技术领域，方法包括：S1.多模态数据采集；S2.多模态数据预处理；S3.特征提取与融合；S4.三维重建与优化；S5.自适应曲面拟合；S6.缺陷智能检测与分类。本发明能够进行高效、准确且能适应不同药瓶类型的检测。

本发明授权基于曲面拟合的药瓶检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于曲面拟合的药瓶检测方法，其特征在于，包括： S1.多模态数据采集： 使用工业相机和线激光扫描仪，以药瓶中轴线为旋转轴同步采集数据，其中，工业相机获取多角度二维图像集合，线激光扫描仪生成原始点云数据； S2.多模态数据预处理： 基于多角度二维图像集合，针对每幅图像，依次进行灰度化、双边滤波去噪和Canny边缘检测，得到边缘图像： 对原始点云数据进行统计滤波和去除离群点，得到去噪后的点云； S3.特征提取与融合： 使用SIFT算法对每幅边缘图像提取特征点，得到图像特征集合； 对去噪后的点云计算PFH特征，得到点云特征集合； 通过极线约束匹配，将图像特征集合中的图像特征点与点云特征集合中的点云特征中投影到对应图像平面的点关联，建立图像-点云特征对，得到融合特征； S4.三维重建与优化： 利用融合特征中的图像-点云对应关系，通过三角测量计算三维坐标，得到初始点云； 以初始点云和相机参数为基础，构建目标函数最小化重投影误差，得到优化后的三维点云模型； S5.自适应曲面拟合： 基于点云法向量一致性，使用K-means聚类将优化后的三维点云模型划分为多个子区域，聚类时以法线向量和坐标为特征，采用距离度量将具有相似几何特征的点划分到同一子区域； 对于每个子区域，根据曲率选择曲面基函数，通过加权最小二乘拟合目标函数计算得到每个子区域的曲面参数，构建出自适应理论曲面模型； S6.缺陷智能检测与分类： 对于三维点云模型中的每个点，计算到最近自适应理论曲面模型中的子曲面的有符号距离，将所有点的有符号距离按照其在点云或图像中的对应位置进行排列，生成距离图； 计算三维点云模型中的每个点的法线向量与对自适应理论曲面模型上投影点处法线向量的差异值，将所有点的差异值按照其在点云或图像中的对应位置排列，生成法向量差异图； 以三维点云模型中的每个点为中心，设定一个固定大小的邻域，统计该邻域内的点的数量，以此作为该点的点密度值，将所有点的点密度值按照其在点云或图像中的对应位置排列，生成点密度图； 将距离图、法向量差异图和点密度图作为U-Net网络的输入，U-Net网络输出缺陷概率图； 对有符号距离的绝对值大于预设阈值的区域提取邻域特征； 在根据缺陷概率图找到每个可疑区域对应的最大概率值后，邻域特征用于辅助验证该判断的准确性；当最大概率≥0.9且邻域特征与对应缺陷类型的特征模式相符时判定为对应缺陷类型，否则标记为可疑区域。

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