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龍圖騰網獲悉廊坊森基木業有限公司申請的專利一種基于機器視覺的人造板表面缺陷智能檢測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120355688B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510476961.8，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于機器視覺的人造板表面缺陷智能檢測方法及系統是由張鵬宇設計研發完成，并于2025-04-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于機器視覺的人造板表面缺陷智能檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于機器視覺的人造板表面缺陷智能檢測方法及系統，具體涉及人造板表面缺陷檢測技術領域；采集人造板表面圖像，并通過深度學習算法進行圖像預處理、特征提取、缺陷分割和分類識別，采用多尺度卷積神經網絡對圖像進行特征提取，淺層卷積層捕捉小缺陷細節，深層卷積層識別大缺陷的全局特征，并通過MaskR?CNN模型進行精確的缺陷分割，結合非極大值抑制算法去除冗余框，通過結合缺陷間的空間關系和形態特征，使用誤差修正算法修正相鄰缺陷的分類問題，缺陷信息實時反饋至生產線控制系統，自動進行缺陷產品的剔除或調整生產工藝參數，從而有效提高生產線的自動化水平，優化產品質量，減少人為干預和生產成本。

本發明授權一種基于機器視覺的人造板表面缺陷智能檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于機器視覺的人造板表面缺陷智能檢測方法，其特征在于：包括： 使用高分辨率工業相機采集人造板表面圖像，并進行預處理； 利用多尺度卷積神經網絡對預處理后的圖像進行特征提取，淺層卷積層用于提取小缺陷的細節特征，深層卷積層用于提取大缺陷的全局特征，并生成特征融合圖； 基于提取的特征融合圖，采用MaskR-CNN模型對缺陷區域進行分割，并通過非極大值抑制算法去除冗余的檢測框； 對分割后的每個缺陷區域進行分類，并利用深度學習模型對缺陷類型進行識別，對于相鄰缺陷的干擾，結合缺陷間的空間關系和形態特征，通過誤差修正算法進行分類修正，具體包括： 利用深度學習模型對每個缺陷區域進行獨立分類，得到每個缺陷的初步類型，通過鄰接矩陣和空間關系規則，對缺陷特征進行聚類； 對于每個聚類區域，判斷區域內的缺陷是否屬于同一缺陷，若相鄰缺陷的形態特征相似，且其的空間位置重疊度高，則合并為一個缺陷； 合并后的缺陷區域將作為一個整體進行重新分類； 對于誤分類的情況，通過算法修正相鄰缺陷的分類結果； 將缺陷信息實時反饋給生產線控制系統，控制系統根據反饋信息自動進行缺陷產品的剔除或調整生產工藝參數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廊坊森基木業有限公司，其通訊地址為：065000 河北省廊坊市文安縣大柳河鎮北張村東；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。