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龙图腾网获悉宝鸡同盈稀有金属有限公司申请的专利基于机器视觉的稀有金属加工质量检测方法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：CN120598966B 。

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：202511113707.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于机器视觉的稀有金属加工质量检测方法是由赵苏莹;同磊;黄全亨设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的稀有金属加工质量检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，公开了基于机器视觉的稀有金属加工质量检测方法，包括获取待检测加工件的多光谱偏振图像、表面法向图；重建加工件表面的三维网格模型，将多光谱偏振图像的像素信息映射为三维网格模型上顶点的多维物理属性；采用图卷积神经网络提取加工件表面的深度特征；将深度特征并行输入至分割解码器和归一化流模型，生成缺陷概率图和生成似然度图；对缺陷概率图与似然度图进行联合判决；提取判定的缺陷区域对应的几何信息与多维物理属性，并将其输入至缺陷分类器中，以确定缺陷的类型。本发明不仅能准确识别已知的缺陷类型，还能有效检出未曾学习过的新型缺陷，极大地增强了检测的泛化能力和鲁棒性。

本发明授权基于机器视觉的稀有金属加工质量检测方法在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉的稀有金属加工质量检测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取待检测稀有金属加工件的表面数据，所述表面数据包括：在多个预设光谱波段和偏振状态下采集的多光谱偏振图像，以及通过光度立体法获取的表面法向图；基于所述表面法向图重建待检测稀有金属加工件表面的三维网格模型，并将所述多光谱偏振图像的像素信息配准并映射为所述三维网格模型上顶点的多维物理属性；采用图卷积神经网络处理所述三维网格模型，所述图卷积神经网络通过聚合操作融合顶点自身的多维物理属性及其在三维网格模型上的邻域结构信息，以提取所述待检测稀有金属加工件表面的跨模态、多尺度的深度特征；将所述深度特征并行输入至一个分割解码器和一个预先在无缺陷样本上训练的归一化流模型；利用所述分割解码器生成缺陷概率图，同时利用所述归一化流模型计算所述深度特征的正常样本似然度，生成似然度图；对所述缺陷概率图与似然度图进行联合判决：当某一区域在缺陷概率图中的概率值高于第一阈值，并且其在似然度图中的正常样本似然度值低于第二阈值时，则将该区域判定为缺陷区域；提取已判定的缺陷区域对应的几何信息与多维物理属性，并将其输入至预设的缺陷分类器中，以确定缺陷的具体类型。

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