买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉苏州博亚科技有限公司申请的专利一种基于视觉检测的汽车内饰注塑件缺陷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：CN120747000B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510863554.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于视觉检测的汽车内饰注塑件缺陷检测方法及系统是由谭攀设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉检测的汽车内饰注塑件缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请适用于视觉检测技术领域，提供了一种基于视觉检测的汽车内饰注塑件缺陷检测方法及系统，该方法包括：在预设光源条件下采集原始图像集，利用预设缺陷特征提取算法对原始图像集进行缺陷特征提取，得到缺陷特征集，利用预设缺陷匹配算法针对缺陷特征集与预设缺陷模板进行相似度匹配，得到目标相似度；当目标相似度满足预设相似度阈值时，将预设缺陷模板的缺陷类型确定为缺陷特征集的缺陷类型；利用透明度分析算法对透明型和或半透明型注塑件的内部缺陷特征进行缺陷特征提取处理，得到优化缺陷特征标签集；基于原始图像集和优化缺陷特征标签集对待训练的缺陷检测模型进行训练，得到目标缺陷检测模型，可以实现注塑件缺陷的准确识别。

本发明授权一种基于视觉检测的汽车内饰注塑件缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉检测的汽车内饰注塑件缺陷检测方法，其特征在于，包括： 在预设光源条件下采集注塑件表面和注塑件内部的原始图像集，所述注塑件的类型包括透明型、半透明型、不透明型中的至少一种，所述预设光源条件包括光源类型、光源位置、光源角度、光源强度、光源波长中的至少一种； 利用预设缺陷特征提取算法对所述原始图像集进行缺陷特征提取处理，得到缺陷特征集，所述缺陷特征集包括表面缺陷特征和内部缺陷特征； 利用预设缺陷匹配算法针对所述缺陷特征集与预设缺陷模板进行相似度匹配，得到目标相似度； 当所述目标相似度满足预设相似度阈值时，将所述预设缺陷模板对应的缺陷类型确定为所述缺陷特征集对应的缺陷类型，得到缺陷特征标签集； 根据所述缺陷特征标签集，利用透明度分析算法对原始图像集中透明型和或半透明型注塑件的内部缺陷特征进行缺陷特征提取处理，得到优化缺陷特征标签集； 基于所述原始图像集和所述优化缺陷特征标签集对待训练的缺陷检测模型进行训练，得到目标缺陷检测模型； 将待检测注塑件图像输入所述目标缺陷检测模型，输出所述待检测注塑件图像对应的缺陷检测结果； 其中，所述根据所述缺陷特征标签集，利用透明度分析算法对原始图像集中透明型和或半透明型注塑件的内部缺陷特征进行缺陷特征提取处理，得到优化缺陷特征标签集，包括： 利用透明度分析算法计算光线在所述透明型和或半透明型注塑件中的透射路径和或光强分布； 当所述透射路径和或光强分布不满足预设范围时，对原始图像集中透明型和或半透明型注塑件的内部缺陷特征进行缺陷特征提取处理，得到优化缺陷特征标签集； 其中，所述基于所述原始图像集和所述优化缺陷特征标签集对待训练的缺陷检测模型进行训练，得到目标缺陷检测模型，包括： 采用自适应特征调整算法，根据光照条件变化动态更新缺陷模型的边界特征和纹理特征权重，得到优化后的缺陷检测模型； 根据光照条件的变化，获取光照强度值，采用预设的光照分类规则，若光照强度值超过预设的阈值，则提高特征集中的边界特征权重，得到第一特征集； 针对第一特征集，采用自适应算法分析纹理特征，从纹理特征的分布中提取高频分量，若高频分量满足预设的纹理显著性阈值，则确定优化的特征组合，得到第二特征集； 通过第二特征集，动态更新缺陷模型的边界特征和纹理特征，采用卷积神经网络对缺陷检测模型进行训练，得到优化后的缺陷检测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人苏州博亚科技有限公司，其通讯地址为：215000 江苏省苏州市吴江区同里屯浦南路399号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。