靈寶寶鑫電子科技有限公司李會東獲國家專利權
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龍圖騰網(wǎng)獲悉靈寶寶鑫電子科技有限公司申請的專利基于機器學習的銅箔表面缺陷檢測方法、系統(tǒng)及設備獲國家發(fā)明授權專利權,本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予,授權公告號為:CN120107195B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉:該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為:202510170317.8,技術領域涉及:G06T7/00;該發(fā)明授權基于機器學習的銅箔表面缺陷檢測方法、系統(tǒng)及設備是由李會東;樊斌鋒;裴曉哲;王斌;馮丹鶴;程潔瓊;陳方妍;何佳佳;鄒萌青設計研發(fā)完成,并于2025-02-17向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。
本基于機器學習的銅箔表面缺陷檢測方法、系統(tǒng)及設備在說明書摘要公布了:本申請涉及圖像處理技術領域,公開了基于機器學習的銅箔表面缺陷檢測方法、系統(tǒng)及設備,方法包括:拍攝待檢測銅箔表面,以預設速度移動銅箔獲取多張具有重復區(qū)域的圖像,對每張圖像進行缺陷檢測,獲取第一缺陷區(qū)域及其位置信息;基于第一張圖像的缺陷位置和移動速度,推斷后續(xù)圖像中缺陷的位置,并計算實際位置與推斷位置的偏差值;統(tǒng)計偏差值小于預設閾值的圖像數(shù)量,若該數(shù)量占總圖像數(shù)量的比例大于等于預設閾值,則將該缺陷區(qū)域判定為第二缺陷區(qū)域;從每張圖像中分割出第二缺陷區(qū)域所在的小范圍區(qū)域,拼接成一張圖像,利用機器學習技術進一步檢測和分類缺陷。本發(fā)明能夠提高銅箔表面缺陷檢測的效率和準確性。
本發(fā)明授權基于機器學習的銅箔表面缺陷檢測方法、系統(tǒng)及設備在權利要求書中公布了:1.一種基于機器學習的銅箔表面缺陷檢測方法,其特征在于,所述方法包括: 步驟S1、使用固定的高精度拍攝設備拍攝待檢測銅箔表面,在拍攝的過程中以預設的第一速度移動所述待檢測銅箔獲取多張不同的具有重復區(qū)域的銅箔表面圖像,對每張銅箔表面圖像進行缺陷檢測獲取對應的第一缺陷區(qū)域,包括:對所述銅箔表面圖像進行灰度化處理和直方圖均衡得到均衡圖像;基于所述均衡圖像生成多張對應的低分辨率圖像,對每張所述低分辨率圖像進行特征提取,獲取到對應的特征點,判斷多個所述特征點在所述均衡圖像中的像素位置是否相同,若相同,將所述特征點作為缺陷關鍵點,若不同,計算每個特征點在所述均衡圖像中的第一變化率,將最大第一變化率對應的所述特征點作為缺陷關鍵點;從缺陷關鍵點出發(fā),通過相似度計算和連通性條件逐步擴展并確定完整的缺陷區(qū)域,將完整的缺陷區(qū)域作為所述第一缺陷區(qū)域,還獲取所述第一缺陷區(qū)域的位置信息; 步驟S2、獲取第一張所述銅箔表面圖像的所述第一缺陷區(qū)域的所述位置信息作為第一位置信息,基于所述第一位置信息和所述第一速度計算下一張所述銅箔表面圖像的所述第一缺陷區(qū)域的所述位置信息,將計算出的所述位置信息稱為推斷位置信息,計算所有所述銅箔表面圖像的所述第一缺陷區(qū)域的所述推斷位置信息; 步驟S3、對除第一張所述銅箔表面圖像外的剩余所述銅箔表面圖像,獲取對應的所述位置信息和所述推斷位置信息,計算所述位置信息和所述推斷位置信息的偏差值,若所述偏差值小于預設的第一閾值,判定第一張所述銅箔表面圖像的所述第一缺陷區(qū)域和下一張銅箔表面圖像的所述第一缺陷區(qū)域是同一個缺陷,獲取和第一張所述銅箔表面圖像的所述第一缺陷區(qū)域是同一個缺陷的所有所述銅箔表面圖像的第一數(shù)量,若所述第一數(shù)量占所有銅箔表面圖像總數(shù)量的比值大于等于預設的第二閾值,將對應的所述第一缺陷區(qū)域判定為第二缺陷區(qū)域; 步驟S4、獲取每張所述銅箔表面圖像的所述第二缺陷區(qū)域,從每張所述銅箔表面圖像中分割出所述第二缺陷區(qū)域所在的小范圍區(qū)域,將所有所述小范圍區(qū)域拼接成一張拼接圖像,基于所述拼接圖像利用機器學習技術進一步檢測和分類缺陷。
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