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龙图腾网获悉广东中泰家具集团有限公司申请的专利基于视觉的家具表面喷漆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：CN120543521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202510671607.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于视觉的家具表面喷漆缺陷检测方法是由陈琼;石凯设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉的家具表面喷漆缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉技术领域，尤其涉及基于视觉的家具表面喷漆缺陷检测方法，该方法获取家具表面的灰度图像，K均值聚类算法将像素点分为三类，并计算各类像素点的数量和平均灰度值，比较像素点的梯度值和灰度值，确定初始点和生长趋势，根据生长趋势的重合比例，将生长趋势分为整体趋势和异向生长趋势，并计算轮廓值，中心点和其八邻域内的点构成中心窗口，根据中心点和中心窗口内像素点的灰度值计算异常指数和概率指数，进而确定缺陷概率密度，结合缺陷概率分布、平滑度、像素点灰度均值等因素，计算缺陷概率密度的置信度，并根据阈值判断家具表面是否存在缺陷及其等级，显著提高了对细小和不规则形状喷漆缺陷的检测准确率。

本发明授权基于视觉的家具表面喷漆缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.基于视觉的家具表面喷漆缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括： 获取检测对象的表面图像，所述表面图像为灰度图像； 使用K均值聚类算法将所述灰度图像中的像素点分为三类，分别计算灰度图像中属于这三类的像素点数量及第三类像素点的平均灰度值，将属于第一类的像素点的灰度值赋给所述灰度图像中属于第二类的像素点得到灰度图； K均值聚类算法步骤如下： 1初始化三个聚类中心，选择灰度值为0、128和255的三个点； 2计算每个像素点到各聚类中心的距离，将像素点划分到距离最近的类别； 3重新计算每个类别的中心点； 4重复步骤2和3，直到聚类中心稳定或达到最大迭代次数； 聚类完成后，统计每个类别的像素点数量和平均灰度值，将三个类别按平均灰度值从小到大排序，分别记为第一类、第二类和第三类； 分别确定灰度图像中每个像素点与同一类的像素点中每个像素点的最小梯度值，将每个像素点与同一类的像素点中每个像素点的最小梯度值中比所述像素点所在的灰度值大的像素点所在的灰度值赋给每个像素点，得到灰度值数组，将灰度值数组中每个元素灰度值等于所述第一类的像素点的灰度值标记为初始点； 根据每个初始点和初始点所在的曲线方向确定每个初始点的生长趋势，当任意两个生长趋势的重合比例在设定范围内时，记这两个生长趋势为一个整体趋势，否则记这两个生长趋势为异向生长趋势，根据每个整体趋势的像素点的个数确定每个整体的轮廓值，将轮廓值大于像素点设定数量的整体的生长趋势中的所有像素点中像素值最大的点设为中心点； 将一个中心点及其八邻域内的点构成中心窗口，根据中心点与中心窗口内每个像素点的灰度值确定该中心点的异常指数，当该中心点的四邻域内的像素点为第三类像素点时将所述中心点标记为异常点，将中心窗口内所有像素点中灰度值最小的像素点的异常指数作为中心窗口内每个像素点的异常指数，根据中心窗口内每个像素点的异常指数确定中心窗口内每个像素点的概率指数，根据中心窗口内每个像素点的异常指数和概率指数确定该中心窗口的缺陷概率密度； 根据灰度值数组中像素点的缺陷概率密度确定灰度值数组的缺陷概率分布； 根据所述灰度值数组的平滑度、灰度值数组中像素点的灰度均值以及缺陷概率分布确定灰度值数组的缺陷概率密度的置信度； 根据所述灰度值数组的缺陷概率分布和缺陷概率密度的置信度确定阈值，根据灰度值数组和阈值确定待检测对象属于正常类的概率值，根据待检测对象属于正常类的概率值确定待检测对象是否存在缺陷； 根据待检测对象属于正常类的概率值确定待检测对象表面存在的缺陷等级。

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