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龙图腾网获悉深圳市精品诚电子科技有限公司申请的专利基于DeepLab模型的手机壳油墨亮度缺陷检测方法与手机壳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：CN119671978B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411736557.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于DeepLab模型的手机壳油墨亮度缺陷检测方法与手机壳是由陈昌润;汪建军;李慧林;胡世春;关王批;黄亮钦设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DeepLab模型的手机壳油墨亮度缺陷检测方法与手机壳在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能、印刷等技术领域，提供一种基于DeepLab模型的手机壳油墨亮度缺陷检测方法与手机壳，通过统计手机壳基材中反映不同油墨亮度缺陷的油墨印刷层图像后进行预处理，得到油墨印刷层图像数据，将油墨印刷层图像数据输入DeepLab模型，以训练DeepLab模型识别不同油墨亮度缺陷，得到现实DeepLab模型，在手机壳的印刷生产过程中，通过漫反射光源相机系统对当前手机壳基材的油墨印刷层进行成像，以得到当前手机壳基材的油墨印刷层图像，并将当前手机壳基材的油墨印刷层图像输入现实DeepLab模型，进行当前手机壳基材的油墨印刷层的油墨亮度缺陷识别，从而提升基材的油墨印刷层的油墨亮度的检测精度和效率，降低检测成本，实现油墨印刷层的油墨亮度的全面检测。

本发明授权基于DeepLab模型的手机壳油墨亮度缺陷检测方法与手机壳在权利要求书中公布了：1.一种基于DeepLab模型的手机壳油墨亮度缺陷检测方法，其特征在于，包括： 统计手机壳基材中反映不同油墨亮度缺陷的油墨印刷层图像，并对所述油墨印刷层图像进行预处理，以得到预处理后的油墨印刷层图像数据； 将所述油墨印刷层图像数据输入DeepLab模型，以训练所述DeepLab模型识别所述不同油墨亮度缺陷的能力，得到能够识别所述手机壳基材的油墨印刷层的油墨亮度缺陷的现实DeepLab模型； 在手机壳的印刷生产过程中，通过漫反射光源相机系统对静置、烘烤后的当前手机壳基材的油墨印刷层进行成像，以得到当前手机壳基材的油墨印刷层图像，并将当前手机壳基材的油墨印刷层图像输入所述现实DeepLab模型，进行当前手机壳基材的油墨印刷层的油墨亮度缺陷识别； 当前手机壳基材的油墨印刷层的油墨亮度缺陷包括：亮度不足、亮度过高、亮度不均匀、反光亮斑、边缘亮度模糊、局部亮条纹以及暗斑； 在所述现实DeepLab模型识别到当前手机壳基材的油墨印刷层存在油墨亮度缺陷时，将油墨亮度缺陷的具体类型传输给生产监控端；所述生产监控端根据所述油墨亮度缺陷的具体类型匹配所述油墨亮度的缺陷造成原因，在匹配到所述油墨亮度的缺陷造成原因后向生产负责人提供相应的反馈建议； 根据油墨亮度缺陷类型匹配到的缺陷造成原因后，自动关联出调整相关设备的调整建议，包括：根据亮度条纹匹配到缺陷造成原因为喷涂路径不均后，自动关联出调整喷涂设备的喷涂轨迹的调整建议；根据亮度不足匹配到缺陷造成原因为喷涂厚度不足后，自动关联出提升喷涂设备的喷涂压力或涂层厚度的调整建议；根据反光亮斑匹配到缺陷造成原因为固化不均后，自动关联出提升喷涂设备的涂层厚度或提升固化设备的温度或加长固化设备的固化时间的调整建议； 根据亮度不足匹配到缺陷造成原因为高光油墨成分的比例偏低后，自动关联出提升高光油墨成分的比例的优化建议；根据亮度过高匹配到缺陷造成原因为高光油墨成分的比例偏高后，自动关联出降低高光油墨成分的比例的优化建议；根据亮度不均匀匹配到缺陷造成原因为油墨分散性成分的比例偏低后，自动关联出提升油墨分散性成分的比例的优化建议； 根据边缘亮度模糊匹配到缺陷造成原因为基材边缘的形状变形后，自动关联出对手机壳基材的边缘形变进行检查的质检建议；根据暗斑匹配到缺陷造成原因为基材表面污染后，自动关联出对手机壳基材的基材表面污染进行检查的质检建议。

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