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龙图腾网获悉泉州信息工程学院申请的专利一种基于机器视觉的缺陷检测系统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：CN120997217B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511524833.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的缺陷检测系统是由陈小虎;杜月香;高善平;毋文峰;张琪健;李雪锋;汪弘健;宋雷;田伟铭;叶高升设计研发完成，并于2025-10-24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缺陷检测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机器视觉检测技术领域，公开了一种基于机器视觉的缺陷检测系统。所述系统的图像采集模块获取同一生产批次每个产品样本的表面图像；特征提取模块从表面图像提取多个图像特征并在各特征上均匀选多个待测区域；缺陷评估模块根据产品样本缺陷程度和图像特征，计算各样本在各待测区域的缺陷评估能力；关联度计算模块依据所有样本特征值分布与缺陷程度分布，算初始缺陷关联度并调整得真实缺陷关联度；关键区域筛选模块根据非缺陷特征可能性与真实缺陷关联度筛选关键检测区域；缺陷检测模块基于关键区域特征值与样本缺陷程度构建模型，并用模型对待检测产品样本进行缺陷检测。

本发明授权一种基于机器视觉的缺陷检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的缺陷检测系统，其特征在于，所述系统包括图像采集模块、特征提取模块、缺陷评估模块、关联度计算模块、关键区域筛选模块和缺陷检测模块； 所述图像采集模块用于获取同一生产批次的每个产品样本的表面图像；所述特征提取模块用于从每个产品样本的表面图像中提取多个图像特征，并在每个图像特征上均匀选取出多个待测区域；所述缺陷评估模块用于根据每个产品样本的缺陷程度和图像特征，计算每个产品样本在每个待测区域的缺陷评估能力；所述关联度计算模块用于根据所有产品样本的图像特征在每个待测区域的特征值分布和所有产品样本的缺陷程度分布，计算每个待测区域的初始缺陷关联度，并进一步调整获得真实缺陷关联度；所述关键区域筛选模块用于根据每个待测区域的非缺陷特征可能性和真实缺陷关联度，从所有待测区域中筛选出关键检测区域；所述缺陷检测模块用于基于各产品样本的图像特征在关键检测区域的特征值和各产品样本的缺陷程度，构建缺陷检测模型，并使用缺陷检测模型对待检测的产品样本进行缺陷检测； 所述缺陷评估模块还用于针对每个产品样本，根据该产品样本的缺陷程度，确定该产品样本的参考产品样本集合；对于每个待测区域，根据该产品样本的所有参考产品样本的图像特征在该待测区域的特征值分布和所有参考产品样本的缺陷程度分布，计算该产品样本的图像特征在该待测区域的缺陷评估指标；将所述缺陷评估指标与该待测区域的缺陷评估权重相乘，获得该产品样本的图像特征在该待测区域的缺陷评估能力； 所述缺陷评估模块还用于计算每个产品样本的所有参考产品样本的图像特征在目标待测区域的特征值的标准差，并对该标准差进行负相关的归一化处理，获得该产品样本的图像特征在目标待测区域的缺陷评估指标；计算每个产品样本的所有参考产品样本的缺陷程度的标准差，作为该产品样本的缺陷波动度；根据所有产品样本的缺陷评估指标序列和缺陷波动度序列之间的相关系数，计算目标待测区域的缺陷评估权重； 所述关联度计算模块还用于获取所有产品样本的图像特征在目标待测区域的特征值的概率分布，并按照特征值从小到大的顺序排列概率值，形成第一概率序列；获取所有产品样本的缺陷程度的概率分布，并按照缺陷程度从小到大的顺序排列概率值，形成第二概率序列；使用动态时间规整算法处理第一概率序列和第二概率序列，并对输出结果进行负相关映射，获得目标待测区域的初始缺陷关联度； 所述关键区域筛选模块还用于计算每个待测区域的真实缺陷关联度与非缺陷特征可能性的比值，并对该比值进行归一化处理，获得每个待测区域的缺陷评估重要性；将缺陷评估重要性大于预设阈值的待测区域作为关键检测区域。

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