上海帆声图像科技有限公司刘锴锋获国家专利权
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龙图腾网获悉上海帆声图像科技有限公司申请的专利一种屏幕外观缺陷的非线性智能评价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：CN120635080B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511127810.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种屏幕外观缺陷的非线性智能评价方法是由刘锴锋;胡翩奕设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种屏幕外观缺陷的非线性智能评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种屏幕外观缺陷的非线性智能评价方法，包括以下步骤：通过工业摄像机对屏幕进行成像，检测并提取缺陷区域，计算每个缺陷的多维特征向量；对一系列典型缺陷样本进行人工评价，将每个缺陷样本及其特征向量与评价结果关联，构建标准数据库；基于收集的评价数据库，训练非线性评价模型；通过交叉验证评估模型性能，计算准确率、精确率、召回率和F1分数；对于新检测到的缺陷样本，提取特征向量，输入训练好的评估模型预测结果，并输出缺陷评价的置信度，辅助人工复核。
本发明授权一种屏幕外观缺陷的非线性智能评价方法在权利要求书中公布了：1.一种屏幕外观缺陷的非线性智能评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：通过工业摄像机对屏幕进行成像，检测并提取缺陷区域，计算每个缺陷的多维特征向量； 步骤S2：对一系列典型缺陷样本进行人工评价，将每个缺陷样本及其特征向量与评价结果关联，构建标准数据库； 步骤S3：基于收集的标准数据库，训练非线性评价模型； 步骤S4：通过交叉验证评估模型性能，计算准确率、精确率、召回率和F1分数； 步骤S5：对于新检测到的缺陷样本，提取特征向量，输入训练好的非线性评价模型，并输出缺陷评价的置信度，辅助人工复核，所述步骤S3中还包括通过在训练数据中增加虚拟样本点引导模型，具体为根据产品规格和质量标准，确定绝对限制条件，以及在特征空间中，生成符合限制条件的虚拟样本点，然后将标准数据库与虚拟样本点混合，形成增强数据集：,其中D为标准数据库；所述虚拟样本点的生成过程表示为：;其中thresholdi为第i个特征的限制阈值，gX为复合限制条件。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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