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龙图腾网获悉大连生雨科技开发有限公司申请的专利一种基于机器视觉的地板强度智能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：CN120852415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511349875.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的地板强度智能检测方法是由韩雨;王威;王文成设计研发完成，并于2025-09-22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地板强度智能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地板强度智能检测方法，包括：S1、通过工业相机采集目标地板表面图像；S2、对原始图像数据集进行图像预处理；S3、通过改进型InternImage网络提取目标地板表面图像的纹理边缘特征、裂纹走向特征和压痕深度特征；S4、基于改进型SegNeXt的裂纹识别模块生成裂纹区域掩码张量与裂纹热力图张量；S5、评估裂纹区域的强度等级，生成区域强度评估结果集；S6、执行可视化与安全风险判断操作，输出地板强度分布图、裂纹缺陷标注图与安全警告信息；S7、进行结构化存储、远程数据同步、缺陷记录与设备控制联动操作。本发明提升了地板强度缺陷识别的准确性与智能化水平。

本发明授权一种基于机器视觉的地板强度智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的地板强度智能检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、通过工业相机采集目标地板表面图像，形成原始图像数据集； S2、对原始图像数据集进行图像预处理，生成标准化图像张量集； S3、将标准化图像张量集输入至改进型InternImage网络，提取目标地板表面图像的纹理边缘特征、裂纹走向特征和压痕深度特征，输出结构特征张量与裂纹感知张量； S4、将结构特征张量与裂纹感知张量输入至基于改进型SegNeXt的裂纹识别模块，生成裂纹区域掩码张量与裂纹热力图张量； S5、基于裂纹区域掩码张量与结构特征张量，评估裂纹区域的强度等级，生成区域强度评估结果集； S6、基于区域强度评估结果集与裂纹热力图张量，执行可视化与安全风险判断操作，输出地板强度分布图、裂纹缺陷标注图与安全警告信息； S7、将区域强度评估结果集、地板强度分布图、裂纹缺陷标注图与安全警告信息进行结构化存储、远程数据同步、缺陷记录与设备控制联动操作； 所述步骤S3具体包括： S31、将标准化图像张量集输入至改进型InternImage网络，所述改进型InternImage网络包括动态卷积模块、方向特征增强模块和区域关注调节模块； S32、在动态卷积模块，对标准化图像张量集中的每个像素位置使用1×1卷积提取局部上下文特征，并将局部上下文特征通过线性变换与ReLU激活函数，生成对应位置的动态卷积核权重矩阵，所述动态卷积核权重矩阵的尺寸包括通道维度、卷积核高度与卷积核宽度； 将每个像素位置生成的动态卷积核权重矩阵与标准化图像张量集对应位置的邻域区域执行逐像素卷积计算，生成初始结构特征张量； S33、在方向特征增强模块，将初始结构特征张量沿水平方向、垂直方向、主对角线方向与副对角线方向分别展开，形成水平通道组、垂直通道组、主对角线通道组和副对角线通道组； 将水平通道组、垂直通道组、主对角线通道组和副对角线通道组分别通过一维卷积提取方向敏感特征，生成水平响应张量、垂直响应张量、主对角线响应张量和副对角线响应张量； 将水平响应张量、垂直响应张量、主对角线响应张量和副对角线响应张量分别通过全局平均池化获得通道平均值，分别通过全局最大池化获得空间最大值，将各自的通道平均值和空间最大值进行特征拼接，利用线性变换生成方向融合权重，并将方向融合权重通过Sigmoid激活函数进行归一化处理，获得方向感知融合系数； 基于方向感知融合系数，将水平响应张量、垂直响应张量、主对角线响应张量和副对角线响应张量进行加权融合，生成方向增强特征张量； 将水平响应张量、垂直响应张量、主对角线响应张量和副对角线响应张量分别执行通道维度的最大池化操作，生成四个方向的单通道响应张量，将四个方向的单通道响应张量在对应像素位置执行逐像素最大融合操作，生成裂纹响应张量； S34、所述区域关注调节模块对方向增强特征张量执行通道注意力和空间注意力调节操作，输出结构特征张量； 所述步骤S4具体包括： S41、将结构特征张量通过金字塔特征提取结构，提取多尺度裂纹感知语义特征，输出融合语义特征张量； 所述金字塔特征提取结构具体为：通过1×1卷积提取原始尺度特征，通过3×3卷积和步幅为2的下采样操作提取中尺度特征，通过5×5卷积和步幅为4的下采样操作提取低尺度特征，并将原始尺度特征、中尺度特征与低尺度特征在通道维度拼接成语义融合特征张量； S42、将语义融合特征张量通过金字塔池化进行全局上下文建模处理，所述金字塔池化分别采用池化核为1×1、2×2、3×3、6×6的平均池化操作对语义融合特征张量进行多尺度池化，生成四个尺度的池化特征张量； 将四个尺度的池化特征张量分别进行双线性插值上采样至语义融合特征张量的空间尺寸，并将四个上采样后的池化特征张量在通道维度与语义融合特征张量进行拼接，生成语义增强特征张量； S43、将裂纹感知张量在通道维度上进行复制，与语义增强特征张量的通道数一致，生成裂纹权重张量； 将语义增强特征张量与裂纹权重张量进行逐像素逐通道相乘操作，形成裂纹调制特征张量，并将裂纹调制特征张量和语义增强特征张量进行残差连接，输出裂纹增强特征张量； S44、将语义增强特征张量通过1×1卷积进行通道压缩，并通过Sigmoid激活函数进行归一化，获得裂纹区域置信张量； 设定裂纹阈值，当裂纹区域置信张量中像素值大于等于裂纹阈值时，则标记为裂纹区域，对应掩码值设为1，否则标记为非裂纹区域，对应掩码值设为0，输出裂纹区域掩码张量； 将裂纹增强特征张量通过1×1卷积进行通道压缩，并通过Sigmoid激活函数进行归一化，生成裂纹热力图张量。

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