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龙图腾网获悉武汉科技大学申请的专利一种基于机器学习的浮法玻璃缺陷检测系统及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：CN116542963B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310662744.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器学习的浮法玻璃缺陷检测系统及检测方法是由陈琳设计研发完成，并于2023-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的浮法玻璃缺陷检测系统及检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的浮法玻璃缺陷检测系统及检测方法，涉及玻璃检测技术领域，包括图像检测与处理系统、模型设计与测试系统、分析与比对系统；其中，图像检测与处理系统用于收集浮法玻璃图像数据，对图像数据进行处理，并提取检测数据；模型设计与测试系统利用机器学习算法创建模型，使用标注好的数据集对模型进行训练，并对模型进行测试；分析与比对系统用于显示与比对缺陷数据，最终形成对比数据表格。本发明一个或多个实施例中，使用组合平滑滤波模型进行图像预处理，基于浮法玻璃选择合适的滤波器和参数，同时，为了加强缺陷边缘的强特征区间，采用边缘增强算法，对图像进行边缘检测和增强，提高了训练模型过程中的准确性。

本发明授权一种基于机器学习的浮法玻璃缺陷检测系统及检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的浮法玻璃缺陷检测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、通过使用高分辨率相机对浮法玻璃进行拍摄，并对收集到的浮法玻璃图像中的缺陷处依次进行标注； S2、对提取到的缺陷特征使用组合平滑滤波模型进行图像预处理，使用边缘增强算法，对图片边缘的检测； S201、首先对浮法玻璃的图像进行灰度化处理，将彩色图像转换为灰度图像； S202、使用高斯滤波器对灰度图像进行平滑处理，去除主要的高频噪声； S203、使用中值滤波器对平滑后的图像进行平滑处理，去除主要的低频噪声； S204、将高斯滤波器和中值滤波器的输出进行加权平均，得到最终的滤波结果； S3、使用计算机视觉技术对预处理后的图像进行特征提取； S301、将图像分割成不同的区域； S302、从每个区域中提取颜色、纹理、形状特征，并进行图像增强、归一化、裁剪； S303、从提取的特征中选择最具有代表性和区分度的特征； S4、使用机器学习算法对提取的特征进行分类； S401、设计卷积神经网络模型，包括卷积层、池化层、全连接层； S402、使用标注好的数据集对模型进行训练，采用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化算法提高模型的准确性； S403、使用测试集对模型进行测试，并对缺陷进行具体划分； S5、将训练好的模型集成到浮法玻璃检测系统中，依次对浮法玻璃进行检测，通过模型检测出的缺陷玻璃再次进行预处理，加入到模型内进行训练，改变超参数，调整模型结构，对模型进行优化； S6、在检测过程中，对检测到的缺陷浮法玻璃通过报警模块进行警报提示，并计算其间隔时间，最后集成的浮法玻璃缺陷量数结果输出到显示端，最终形成对比数据表格。

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