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龙图腾网获悉湖南弘信力工程科技有限公司申请的专利基于图像识别的工程材料质量检测方法及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：CN121120637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511653995.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像识别的工程材料质量检测方法及系统是由吴俊波;王波;李月峰;吴俊杰;黄明;彭黎静;彭鹏;罗银;王勇;孙益繁;王新建;雷敏;张宁川;陈攀;侯小林;皮康;周天慧;杨希;龚武建;李伟;陶燚;廖恽;黄星云;张虎;王卫;胡琦;王芳;王雪峰;王宏;欧阳迪;王睿;张德;胡耀明;肖芹;刘茜;张垒设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别的工程材料质量检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工程材料技术领域，尤其涉及基于图像识别的工程材料质量检测方法及系统，包括获取基准图像、采样点选择与标记、图像采集、图像对比与定位、二次采集以及异常分析；本发明相对于现有技术的检测系统流程僵化，适应性差，难以应对复杂多变的工程现场环境的缺点，本方案构建了一个从智能采样、自适应图像采集、精密配准、语义级差异检测到智能后处理与分析的全流程自动化系统，具有高度的智能化、自适应性和鲁棒性，能够稳定、高效地完成复杂工程环境下的质量检测任务。

本发明授权基于图像识别的工程材料质量检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图像识别的工程材料质量检测方法，其特征在于：包括以下步骤： S11：获取基准图像，获取待检测工程材料的标准图像，作为基准图像； S12：采样点选择与标记，在待检测的工程材料上选择符合设定数量的采样区域，并在所选的采样区域内设置基准标记，其中，基准标记中含有唯一标识符和配准符，唯一标识符用于对采样区域进行编号和定位，配准符为在所有图像中完全一致的符号图案； S13：图像采集，通过图像采集装置对设定标记后的采样区域进行图像采集，获得多组待检测图像，其中，每组待检测图像内均含有基准标记的图像； S14：图像对比与定位，将待检测图像与标准图像进行图像对比，识别存在差异的区域，并基于基准标记记录和定位差异区域； S15：二次采集，根据定位的结果，对识别出的差异区域进行二次图像采集； S16：异常分析，对二次采集图像与待检测图像进行综合分析，得到异常分析结果； 具体的，在获取待检测工程材料的标准图像，作为基准图像时，首先通过采集合格的标准工程材料样本的图像以获取标准图像，若无合格的标准工程材料样本，则通过以下方法获取标准图像： S21：输入定义，接收并存储目标工程材料的本征属性参数集、目标加工工艺的参数集以及预设图像采集系统的配置参数集； S22：多物理场仿真，基于输入的数据，执行加工工艺过程的计算机数值仿真，计算得到表示材料经加工后形成的实体及其缺陷状态的第一数字模型； S23：虚拟渲染，基于得到的第一数字模型和图像采集系统的配置参数集，在虚拟环境中模拟物理成像过程，计算生成初始标准图像； S24：后处理，对初始标准图像进行数字化处理，生成最终用于质量检测比对的标准图像； 具体的，在将待检测图像与标准图像进行图像对比，识别存在差异的区域时，具体实现流程为： S41：图像预处理，分别对采集到的可见光图像和红外图像进行预处理； S42：图像配准，将预处理之后的图像与基准图像进行配准； S43：图像差别分析，将配准之后的待检测图像与标准图像进行图像差别分析； S44：图像提取，根据图像差别分析结果，定位并提取可见光图像与红外图像中的差别区域； 具体的，在进行图像配准时，具体包括： S421：对输入图像进行扫描，识别并定位基准标记，通过基准标记对待检测图像进行初步透视校正，并使用轻量级卷积神经网络模型处理校正后的图像以估计其单通道深度图； S422：将初步校正后的待检测图像与基准图像输入SuperPoint关键点检测网络，提取高置信度的关键点位置坐标及对应的特征描述符向量； S423：将两组特征描述符输入SuperGlue匹配网络，通过计算描述符间相似度并利用注意力机制进行上下文聚合，输出一组匹配的关键点对集合； S424：利用匹配关键点对集合，采用随机抽样一致算法估计最优的单应性变换矩阵，再利用单应性变换矩阵对源图像进行重采样和几何变换，完成配准。

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