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龙图腾网获悉南京振唐信息科技有限公司申请的专利一种基于视觉智能的拼板机异常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：CN121147642B 。

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：202511685636.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于视觉智能的拼板机异常检测方法及系统是由周斐设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉智能的拼板机异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于视觉智能的拼板机异常检测方法及系统，涉及拼板机异常检测技术领域，包括采集彩色图像序列与结构光图，并同步提取喷胶控制指令，计算相邻帧之间的扰动差分图，对扰动图执行三层离散小波分解，并结合通道注意力机制提取频域扰动特征张量；利用MobileNetv1‑YOLOv4模型识别拼缝区域并生成掩膜，将掩膜区域作用于结构光图重建局部三维点云，并通过PointNet++识别结构异常；基于掩膜提取拼缝中心路径骨架，按路径滑动窗口采样扰动张量构建时间序列，输入贝叶斯变点检测模型识别动态异常点。本发明显著提升了拼板机在高速、复杂工况下的视觉智能检测能力。

本发明授权一种基于视觉智能的拼板机异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉智能的拼板机异常检测方法，其特征在于：包括， 采集彩色图像序列与结构光图，并同步提取喷胶控制指令，计算相邻帧之间的扰动差分图，对扰动图执行三层离散小波分解，并结合通道注意力机制提取频域扰动特征张量； 利用MobileNetv1-YOLOv4模型识别拼缝区域并生成掩膜，将掩膜区域作用于结构光图重建局部三维点云，并通过PointNet++识别结构异常； 基于掩膜提取拼缝中心路径骨架，按路径滑动窗口采样扰动张量构建时间序列，输入贝叶斯变点检测模型识别动态异常点，包括： 从生成的拼缝掩膜图中提取出目标区域，基于掩膜图，对每一个候选像素点x,y，计算其局部邻域内的边缘梯度方向与主方向一致性度量； 保留连接数为2且一致性度量大于预设阈值V的骨架像素并生成骨架路径集合，在骨架路径集合上进行扰动行为建模，该路径集合按物理顺序排列，表示喷胶头沿拼缝运行过程中的轨迹点； 使用扰动增强张量在骨架路径点集上执行扰动滑动窗口采样，对每个路径点xj,yj，以k×k滑动窗口为中心计算扰动均值，作为路径点对应的局部扰动响应值； 计算每个路径点周围窗口区域内扰动值的均值，通过对路径上所有节点依次执行采样操作，最终得到拼缝路径上完整的扰动序列； 采用贝叶斯变点检测模型对扰动序列进行初步的跳变点位置估计，核心计算为后验概率； 若概率超过预设概率阈值则将该节点标记为初步异常点； 采用对称滑动窗口方式构建每个节点的扰动上下文子序列； 对每个上下文子序列计算上下文均值与局部跳变强度； 将路径节点作为CRF图结构中的节点，将其相邻点作为边的上下文，构建一阶链式CRF和最大化联合势能函数，联合优化所有节点的状态通过Viterbi算法解码最大化联合势能函数输出最优路径标签序列，标签为“异常”的节点即为最终的动态异常点，输出其在图像中的坐标位置、异常类型以及模型计算得到的置信度，将最终被CRF判定为异常的节点位置汇总,构建最终动态异常集合； 将结构异常与动态异常进行空间融合，统一生成异常告警信息并制定对应的解决措施，归档图像与异常信息。

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