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龙图腾网获悉苏州金嵘精密模塑科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的塑胶制品质量检测方法、设备及介质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：CN121147136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511243783.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于人工智能的塑胶制品质量检测方法、设备及介质是由蒋肇威;曹海波;李子伟设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的塑胶制品质量检测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的塑胶制品质量检测方法、设备及介质，涉及工业视觉技术领域，包括，采集塑胶制品的偏振图像与质量需求数据，并按照偏振图像的偏振角度进行角度位置标识，生成偏振图像集合；提取偏振图像集合的光强特征分布图谱，输出特征偏振图像和特征对比度系数；对特征偏振图像进行图像配准与偏振融合，生成二维偏振特征图谱；将二维偏振特征图谱输入多层级卷积神经网络，输出缺陷热力分布图；根据缺陷热力分布图的概率梯度变化，输出缺陷区域数据；将缺陷区域数据与质量需求数据进行产品合格性判定，输出质量检测报告。本发明通过多维偏振特征融合与缺陷响应建模，实现了塑胶制品微小缺陷的精准定位与扩散边界解析。

本发明授权一种基于人工智能的塑胶制品质量检测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的塑胶制品质量检测方法，其特征在于：包括， 采集塑胶制品的偏振图像与质量需求数据，并按照偏振图像的偏振角度进行角度位置标识，生成偏振图像集合； 提取偏振图像集合的光强特征分布图谱，基于光强特征分布图谱进行偏振角度优化分析，输出特征偏振图像和特征对比度系数； 对特征偏振图像进行图像配准与偏振融合，生成二维偏振特征图谱； 将二维偏振特征图谱输入多层级卷积神经网络，通过空间注意力机制逐层提取塑胶制品缺陷区域的特征响应值，对特征响应值进行非线性转换，输出缺陷热力分布图； 根据缺陷热力分布图的概率梯度变化，通过聚类算法识别塑胶制品的缺陷区域与扩散边界，将缺陷区域与扩散边界整合，输出缺陷区域数据； 将缺陷区域数据与质量需求数据进行产品合格性判定，输出质量检测报告； 所述按照偏振图像的偏振角度进行角度位置标识，生成偏振图像集合，具体步骤为， 从工业偏振相机的实时数据流中提取偏振图像的拍摄角度； 基于塑胶制品的传送带运动方向，对拍摄角度进行工业坐标系转换，输出偏振角度； 将偏振图像与偏振角度进行绑定，生成偏振图像数据块； 将偏振图像数据块进行结构化整合，生成偏振图像集合； 所述提取偏振图像集合的光强特征分布图谱，具体步骤为， 对偏振图像集合进行灰度归一化处理，生成标准偏振图像； 通过局部对比度分析方法，对标准偏振图像的像素区域进行滑动窗口划分，获取每个滑动窗口的像素灰度标准差； 将像素灰度标准差分配回标准偏振图像中，输出局部对比度图谱； 将偏振角度对应的局部对比度图谱进行序列拼接，输出光强特征分布图谱； 所述基于光强特征分布图谱进行偏振角度优化分析，输出特征偏振图像和特征对比度系数，具体步骤为， 从光强特征分布图谱中提取各偏振角度对应的局部对比度统计值，按照局部对比度统计值对偏振角度进行筛选，输出特征偏振角度； 从偏振图像集合中提取特征偏振角度对应的偏振图像，作为特征偏振图像； 将局部对比度统计值进行等比例缩放，输出特征对比度系数； 所述对特征偏振图像进行图像配准与偏振融合，生成二维偏振特征图谱，具体步骤为， 通过特征点匹配算法从特征偏振图像中提取偏振特征点，对各特征偏振图像的偏振特征点进行空间匹配，生成仿射变换矩阵； 从特征偏振图像中选择一幅参考图像作为基准图像，按照基准图像的坐标系，通过仿射变换矩阵对各特征偏振图像进行位置和角度调整，生成配准图像； 将配准图像的像素值与特征对比度系数进行加权融合，生成加权像素矩阵； 对加权像素矩阵进行灰度值范围映射，生成二维偏振特征图谱。

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