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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于机器视觉的密封圈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：CN115170504B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202210778467.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的密封圈缺陷检测方法是由陈玫玫;张根瑞;王庆芳;玄玉波;李博洋;曹轶杰;何厚良;刘冬雪;王月设计研发完成，并于2022-06-30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密封圈缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于涉及自动化视觉检测技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的密封圈缺陷检测方法。包括步骤1：采集密封圈图像并对俯视图像进行尺寸检测，尺寸不合格的密封圈被判为不合格品；步骤2：对尺寸检测合格的密封圈图像进行二分类，将有大缺陷的密封圈被判为不合格品；步骤3：将步骤2所述二分类后合格的图像沿着密封圈圆周方向分割成N个子图像；步骤4：将步骤3所述的分割成N个子图像的样本并行地输入到语义分割模型中进行检测，并得到每一张子图像的输出结果；步骤5：整合N张子图像的检测结果，若检测到有缺陷区域则密封圈被判为不合格品。解决了密封圈的全方位检测问题。

本发明授权一种基于机器视觉的密封圈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密封圈表面缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：采集密封圈图像并对俯视图像进行尺寸检测，尺寸不合格的密封圈被判为不合格品，所述采集密封圈图像具体包括：垂直密封圈所在平面的俯视图像、密封圈侧下方图像以及垂直密封圈所在平面的仰视图像；所述尺寸检测是对俯视图像进行轮廓识别，并进行最小旋转矩阵拟合，从而获取密封圈的内外径尺寸； 步骤2：对尺寸检测合格的密封圈图像进行二分类，将有大缺陷的密封圈被判为不合格品，所述二分类的具体步骤如下： 2-1将尺寸检测合格的密封圈俯视图像分为两大类，一类为密封圈未熔断的小缺陷图像，一类为密封圈已熔断的大缺陷图像； 2-2将分好类的密封圈图像作为二分类的数据集； 2-3构建resnet50二分类网络，并将二分类数据集输入resnet50二分类网络进行训练，得到训练好的二分类模型； 2-4将待检测的密封圈图像输入训练好的二分类模型进行分类，获得分类结果； 步骤3：将步骤2所述二分类后合格的图像沿着密封圈圆周方向分割成N个子图像，具体步骤如下： 3-1对于俯视图像、侧下方图像和仰视图像，将密封圈视为椭圆，拟合最小外接矩形获得椭圆的各项参数，根据极坐标和直角坐标变换获得密封圈的N等分点； 3-2经过数学筛选，以圆上等分点为基础确定切割小图的四个顶点；以密封圈圆上的等分点为每张子图像的顶点，并以此确定子图像的所有四个顶点位置；其中数学筛选具体如下：上述步骤2-1所获得的密封圈最小外接矩形的边长分别赋给a,b；利用椭圆直角坐标系方程：以及极坐标系和直角坐标系的关系：x＝asint,y＝bcost，取，得到椭圆上N个等分点的具体坐标；然后以相邻的两个等分点为子图像的一对对角点，并确定N张子图像的四个顶点； 3-4截取出N张待检测样本图片； 步骤4：将步骤3所述的分割成N个子图像的样本并行地输入到语义分割模型中进行检测，并得到每一张子图像的输出结果； 步骤5：整合N张子图像的检测结果，若检测到有缺陷区域则密封圈被判为不合格品。

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