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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第三十八研究所申请的专利一种基于机器视觉的铜带螺旋缠绕型焊柱缺陷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：CN116958105B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310947907.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的铜带螺旋缠绕型焊柱缺陷检测方法是由侯其立;汪洋;陈邦华;徐松;雷鸣;顾立春;叶振宇;唐李洋;黄穗;杨利红;张琦珺;刘正丽设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的铜带螺旋缠绕型焊柱缺陷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视觉的铜带螺旋缠绕型焊柱缺陷检测方法，属于视觉检测技术领域，包括对焊柱长度Height、焊柱宽度Width、铜带宽度{CuWi，i＝1,2,3,…}、铜带间距{CuSi，i＝1,2,3,…}、最大空洞径向直径Hdmax进行检测，根据上述各参数检测值结合上述各参数对应的误差允许值，对焊柱是否合格进行判定。本发明提出了一套完善的铜带螺旋缠绕型焊柱的表面及内里缺陷检测方法，基于机器视觉技术能够完成焊柱的长度、宽度、铜带宽度、铜带间距以及内里最大空洞直径的自动化检测，大大提高了检测的准确度及效率。

本发明授权一种基于机器视觉的铜带螺旋缠绕型焊柱缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的铜带螺旋缠绕型焊柱缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过光学传感器，获取焊柱初始图像P0； S2：利用第一图像增强方法对焊柱初始图像P0进行增强，得到第一焊柱增强图像EP1； S3：利用第一焊柱增强图像EP1计算图像倾斜角a，根据倾斜角a对第一焊柱增强图像EP1进行转正处理，得到第一焊柱转正图像RP1； S4：利用轮廓检测方法处理第一焊柱转正图像RP1，得到焊柱轮廓Hbox，完成焊柱长、宽检测，得到焊柱长度检测值Height、焊柱宽度检测值Width； S5：利用第二图像增强方法，结合倾斜角a，对焊柱初始图像P0进行增强、转正处理，得到第二焊柱转正图像RP2； S6：利用铜带特征检测模型处理第二焊柱转正图像RP2，检测出铜带特征位置对应的矩形框； S7：根据铜带特征位置的矩形框坐标，计算出铜带轮廓线的数学方程近似表达式，通过计算铜带轮廓线与焊柱竖直中轴线的交点之间的距离，完成焊柱的铜带宽度、铜带间距检测，得到铜带宽度检测值{CuWi，i＝1,2,3,…}、铜带间距检测值{CuSi，i＝1,2,3,…}； S8：利用第三图像增强方法，结合倾斜角a，对焊柱初始图像P0进行增强、转正处理，得到第三焊柱转正图像RP3； S9：利用空洞检测模型处理第三焊柱转正图像RP3，完成焊柱的内里空洞检测，得到最大空洞径向直径检测值Hdmax； S10：根据检测得到的焊柱长度检测值Height、焊柱宽度检测值Width、铜带宽度检测值{CuWi，i＝1,2,3,…}、铜带间距检测值{CuSi，i＝1,2,3,…}、最大空洞径向直径检测值Hdmax，结合上述各参数对应的误差允许值，对焊柱是否合格进行判定； 在所述步骤S2中，所述第一图像增强方法用于将焊柱图像与背景进行区分，凸显焊柱轮廓区域，同时使焊柱的边沿轮廓不失真； 在所述步骤S5中，第二图像增强方法用于将焊柱左、右侧壁的铜带部分与其它成像区域进行区分，凸显铜带特征位置； 在所述步骤S8中，所述第三图像增强方法用于对柱体内部进行增强，以凸显柱体内部的空洞区域。

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