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龙图腾网获悉重庆科技学院申请的专利一种玻璃瓶缺陷识别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：CN117351314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202311379015.9，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种玻璃瓶缺陷识别方法及系统是由陈国荣;杨俊良;袁钰;杜重灵;段泓俊;魏金圣设计研发完成，并于2023-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种玻璃瓶缺陷识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种玻璃瓶缺陷识别方法及系统，通过对玻璃瓶的瓶口、瓶底和瓶身进行拍摄、成像，得到对应的三视图进行预处理，以对采集的三视图的噪声进行削弱与抑制，得到预处理图像；进一步对单通道的预处理图像进行融合，对三个方向的图片进行特征提取，按照不同的权重，融合成三通道的特征图进行缺陷检测，能够提高缺陷检测精度，同时能够以较快的速度完成检测任务；然后利用卷积神经网络的计算能力，采集处理图像不同程度的图像特征，再进行不同程度的卷积、池化进行特征融合，然后进行卷积上采样等，得到目标特征图像，可充分提取图像特征，有助于提高缺陷识别精度。

本发明授权一种玻璃瓶缺陷识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种玻璃瓶缺陷识别方法，其特征在于，包括步骤： S1、对准玻璃瓶的瓶口、瓶底和瓶身进行拍照，获得对应的瓶口视图、瓶底视图和瓶身视图； S2、对所述瓶口视图、所述瓶底视图和所述瓶身视图进行预处理，得到预处理后瓶口视图、预处理后瓶底视图和预处理后瓶身视图； S3、对所述预处理后瓶口视图、所述预处理后瓶底视图和所述预处理后瓶身视图进行融合，得到融合图像； 所述步骤S3具体包括步骤： S31、对单通道的所述预处理后瓶口视图、所述预处理后瓶底视图和所述预处理后瓶身视图采用共享的一个卷积操作，卷积核大小是，再经过ReLU函数进行激活，填充方式是same，进行特征提取，得到三视图特征图； S32、采用瓶身、瓶口、瓶底的特征权重对三视图特征图进行拼接，形成融合特征； S33、将所述融合特征再经过一个卷积操作，卷积核大小是，调整输出图像的通道数为3，再经过线性激活函数，最终输出与步骤S31的输入图像大小一致的通道的融合图像； S4、将所述融合图像输入训练完成的缺陷识别网络进行缺陷位置定位，输出缺陷识别结果图像； 在所述步骤S4中，所述缺陷识别网络进行缺陷位置定位，输出缺陷识别结果图像，具体包括步骤： S41、对所述融合图像进行特征提取，生成目标特征图像； S42、对所述目标特征图像进行边缘检测，得到边缘检测图像； S43、对所述边缘检测图像进行缺陷位置定位，得到缺陷识别结果图像； 所述步骤S42包括步骤： S421、用一阶偏导的有限差分来计算所述目标特征图像各点的梯度的幅值和方向； S422、对所述目标特征图像进行检测扫描，判断边缘上点的幅值是否是同方向上幅值最大的点，如果是，则保留，不是则删除； S423、将保留的点中像素值大于阈值的点判定为边界点，将小于阈值的点舍去，，对阈值与之间的点判断该点是否与大于阈值的边界点相连，如果相连则判定为是边界点，如果不相连则舍去； S424、对经步骤S421~S423进行图像增强处理后的目标特征图像进行Canny边缘检测，得到边缘检测图像，该边缘检测图像中包括一个外轮廓和一个内轮廓； 所述步骤S43具体包括步骤： S431、保留所述边缘检测图像中外轮廓与内轮廓之间这一检测区域的像素，去掉外轮廓外和内轮廓内的像素； S432、对所述检测区域进行阈值分割，使缺陷处像素值为255，其余像素值为0，得到缺陷部分的连通区域； S433、根据各连通区域的大小判定其是否为规定的缺陷，若是则保留该连通区域并判定该玻璃瓶为有缺陷的玻璃瓶，若否则将该连通区域的像素点像素值置0。

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