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龍圖騰網(wǎng)獲悉江蘇財(cái)經(jīng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院申請(qǐng)的專利一種非標(biāo)自動(dòng)化生產(chǎn)線的智能視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)及方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119599994B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411672474.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種非標(biāo)自動(dòng)化生產(chǎn)線的智能視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)及方法是由馮輝;陸鐵文;楊銀娣;翁業(yè)林;朱亮設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種非標(biāo)自動(dòng)化生產(chǎn)線的智能視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)及方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種非標(biāo)自動(dòng)化生產(chǎn)線的智能視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)及方法，涉及智能視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：對(duì)待檢測(cè)樣本圖像進(jìn)行增強(qiáng)，并對(duì)圖像進(jìn)行歸一化，采用Canny算法對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，并根據(jù)圖像峰值信噪比和邊緣數(shù)量間接評(píng)估圖像增強(qiáng)的效果，并根據(jù)間接評(píng)估效果對(duì)限制對(duì)比度的閾值大小對(duì)于圖像的增強(qiáng)效果進(jìn)行分析調(diào)整；獲取已知缺陷樣本數(shù)量，結(jié)合缺陷樣本數(shù)量計(jì)算檢測(cè)過(guò)程中的漏檢率，精確率和誤檢率，基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法評(píng)估視覺(jué)檢測(cè)性能，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果判斷是否對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化；解決了現(xiàn)有技術(shù)中人工檢測(cè)不準(zhǔn)確，檢測(cè)效果不佳的問(wèn)題，提高了非標(biāo)自動(dòng)化生產(chǎn)線的工作效率以及檢測(cè)準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)一種非標(biāo)自動(dòng)化生產(chǎn)線的智能視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種非標(biāo)自動(dòng)化生產(chǎn)線的智能視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，包括： 圖像采集模塊，用于模擬自動(dòng)化生產(chǎn)線檢測(cè)過(guò)程，對(duì)已知待檢測(cè)樣本進(jìn)行圖像采集，得到待檢測(cè)樣本圖像； 圖像處理模塊，用于根據(jù)OpenCV-Python視覺(jué)算法庫(kù)對(duì)待檢測(cè)樣本圖像進(jìn)行增強(qiáng)，并對(duì)圖像進(jìn)行歸一化，采用Canny算法對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，并根據(jù)圖像峰值信噪比和邊緣數(shù)量間接評(píng)估圖像增強(qiáng)的效果，并根據(jù)間接評(píng)估效果對(duì)OpenCV-Python視覺(jué)算法中限制對(duì)比度的閾值大小對(duì)于圖像的增強(qiáng)效果進(jìn)行分析調(diào)整； 圖像識(shí)別模塊，用于根據(jù)CNN模型對(duì)圖像進(jìn)行端到端的缺陷識(shí)別，得到缺陷樣本數(shù)量； 性能評(píng)估模塊，用于獲取已知缺陷樣本數(shù)量，結(jié)合缺陷樣本數(shù)量計(jì)算檢測(cè)過(guò)程中的漏檢率，精確率和誤檢率，基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法評(píng)估視覺(jué)檢測(cè)性能，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果判斷是否對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化； 對(duì)限制對(duì)比度的閾值大小進(jìn)行調(diào)整的具體步驟如下： 將邊緣數(shù)量和圖像峰值信噪比定義為輸入變量，將其分別劃分為不同的模糊集合； 將是否對(duì)限制對(duì)比度的閾值大小進(jìn)行調(diào)整定義為輸出變量，將其劃分為模糊集合； 制定模糊規(guī)則，描述邊緣數(shù)量和圖像峰值信噪比對(duì)限制對(duì)比度的閾值大小進(jìn)行調(diào)整的影響； 根據(jù)模糊規(guī)則進(jìn)行模糊推理，判斷是否對(duì)限制對(duì)比度的閾值大小進(jìn)行調(diào)整。

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