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龙图腾网获悉深圳智泓慧通科技有限公司申请的专利基于AI算法的外观缺陷检测方法、系统及装置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：CN120801314B 。

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：202510828782.6，技术领域涉及：G01N21/88；该发明授权基于AI算法的外观缺陷检测方法、系统及装置是由李九江;李志功;龙岩松设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI算法的外观缺陷检测方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于AI算法的外观缺陷检测方法、系统及装置，涉及外观缺陷检测技术领域。该基于AI算法的外观缺陷检测方法，包括以下步骤：高反光区域缺陷检测；阴影区域缺陷检测；凹陷区域缺陷检测。本发明通过AI视觉传感器获取待测金属产品的外观缺陷区域，量化高反光区域中的缺陷区域识别准确度并进行图像对比度优化判定，然后量化阴影区域中的区域识别准确度并进行角度光源优化判定，最后量化凹陷区域中的缺陷区域识别准确度并进行相机参数优化判定，实现了高透高反光金属对应凹陷区域中指定外观缺陷特征识别准确性，解决了现有技术中存在高透高反光金属在外观缺陷检测过程对应凹陷区域中外观缺陷特征识别准确性不高的问题。

本发明授权基于AI算法的外观缺陷检测方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.基于AI算法的外观缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，通过智能视觉传感器获取待测金属产品的外观缺陷区域，基于高反光区域检测数据量化高反光区域中指定外观缺陷区域的识别准确度，同时进行图像对比度优化判定，所述待测金属产品具有高透高反光特性，所述外观缺陷区域包括高反光区域、阴影区域和凹陷区域，所述图像对比度优化判定用于判定是否通过调整图像对比度以提高高反光区域中的指定外观缺陷与对应背景图像之间的对比度； 步骤二，基于阴影区域检测数据量化阴影区域中指定外观缺陷区域的识别准确度，同时进行角度光源优化判定，所述角度光源优化判定用于判定是否通过调整角度光源参数以提高阴影区域中的指定外观缺陷与对应背景图像之间的对比度； 步骤三，在凹陷区域检测阶段，基于凹陷区域检测数据量化凹陷区域中指定外观缺陷区域的指定外观缺陷识别准确度，同时进行相机参数优化判定，所述相机参数优化判定用于判定是否通过调整相机角度和曝光时间以提高凹陷区域中的指定外观缺陷与对应背景图像之间的对比度； 所述基于高反光区域检测数据量化高反光区域中指定外观缺陷区域的识别准确度，具体为： 根据获取的入射光角度确定是否有光线参数优化需求，若确定有光线参数优化需求，则进行光线参数优化，否则进入阴影区域检测阶段； 所述光线参数优化，具体为： 基于获取的入射光角度偏差在数据库中映射得到光源角度步长调整值，以对相机轴向角度步长进行调整，同时获取光源角度步长调整过程中的光源角度变化曲线； 若从光源角度变化曲线中获取的光源角度在数据库中的光源角度范围内，则完成光源角度优化并进行图像对比度优化判定，否则进行光源强度优化； 所述基于阴影区域检测数据量化阴影区域中指定外观缺陷区域的识别准确度，具体为： 从数据库中引入阴影区域检测数据补偿值分别量化阴影区域检测数据与数据库中的最大允许阴影区域检测数据之间的差异程度，并获取各差异程度对阴影区域的指定外观缺陷识别准确度的影响程度，同时将获取的各影响程度进行耦合处理，得到阴影缺陷识别干扰度； 所述基于凹陷区域检测数据量化凹陷区域中指定外观缺陷区域的指定外观缺陷识别准确度，具体为： 获取待测金属产品凹陷区域中的指定外观缺陷在凹陷缺陷识别时段结束时的凹陷缺陷识别干扰度，所述凹陷缺陷识别干扰度表示高反光区域定位误差值与凹陷区域定位误差值的求和平均结果与阴影缺陷识别干扰度的调和平均结果； 所述相机参数优化判定，具体为：根据获取的凹陷缺陷识别干扰度确定是否有相机参数优化需求，若确定有相机参数优化需求，则进行相机参数优化，否则发送待测金属产品下一高反光区域的指定外观缺陷检测指令，所述相机参数包括相机角度和曝光时间。

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