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龍圖騰網獲悉昆明理工大學申請的專利基于機器視覺的電子元件表面質量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：CN120125589B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202510617153.9，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權基于機器視覺的電子元件表面質量檢測方法及系統是由吉芃州;王紅斌;江虹;萬小容設計研發完成，并于2025-05-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于機器視覺的電子元件表面質量檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于機器視覺的電子元件表面質量檢測方法及系統，方法包括采集原始圖像、圖像基礎處理、圖像光照反射解耦、構建質量檢測模型和元件表面質量檢測。本發明涉及電子元件圖像處理技術領域，具體是指基于機器視覺的電子元件表面質量檢測方法及系統，本發明通過采集原始圖像得到原始元件檢測圖像；采用圖像清洗、圖像增強和圖像標準化的圖像基礎處理方法；采用圖像光照反射解耦的方法，消除了光照不均勻性和反光干擾，提升了缺陷區域的對比度和可檢測性；采用融合特征缺陷檢測模型進行元件表面質量檢測，能夠有效處理多尺度缺陷，并顯著提升檢測精度和抗干擾能力。

本發明授權基于機器視覺的電子元件表面質量檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于機器視覺的電子元件表面質量檢測方法，其特征在于：該方法包括以下步驟： 步驟S1：采集原始圖像，通過圖像采集，得到原始元件檢測圖像集； 步驟S2：圖像基礎處理，對采集到的原始元件圖像進行基礎處理，得到待檢測圖像集； 步驟S3：圖像光照反射解耦，通過變分優化將所述待檢測圖像集分解為反射率圖和光照分布圖，得到解耦后的反射率圖； 步驟S4：構建質量檢測模型，用于構建電子元件表面質量檢測所需的模型，具體為構建融合特征缺陷檢測模型，作為質量檢測模型； 步驟S5：元件表面質量檢測，具體為通過所述質量檢測模型進行元件表面質量檢測，得到表面缺陷參考數據； 在步驟S3中，所述圖像光照反射解耦，具體包括以下步驟： 步驟S31：設計反射模型，所用公式如下： ； 式中，表示輸入電子元件圖像在坐標點x,y上的像素強度值，表示反射率圖在坐標點x,y上的像素強度值，表示光照分布圖在坐標點x,y上的像素強度值，表示噪聲項在坐標點x,y上的像素強度值，x,y表示像素點坐標，x表示像素點水平方向坐標，y表示像素點垂直方向坐標； 步驟S32：設計優化目標函數，所用公式如下： ； 式中，fun表示待優化目標函數值，表示輸入電子元件圖像，R表示反射率圖，L表示光照分布圖，表示反射率圖稀疏性權重，表示光照平滑性權重，表示反射率圖的梯度，表示光照分布圖的梯度，表示計算L2范數，表示計算L1范數； 在步驟S4中，所述構建質量檢測模型，具體包括以下步驟： 步驟S41：獲取圖像頻域特征，用于提取電子元件圖像的頻域特征，步驟包括： 步驟S411：進行復數小波變換，用于提取電子元件圖像中的多尺度結構特征，具體為通過復數小波變換對反射率圖進行多尺度和多方向分解； 步驟S412：評估頻帶能量熵，用于解決固定頻帶選擇導致的特征冗余問題，具體為通過計算各頻帶子圖的能量熵值，并選取能量熵值低于設置閾值的頻帶組成優選頻帶集合，所用公式如下： ； 式中，表示在坐標點x,y上尺度為s方向為的歸一化小波系數能量分布，表示在坐標點x,y上尺度為s方向為的復數小波系數，表示尺度為s的頻帶的能量熵值，表示優選頻帶集合，表示尺度為s的頻帶，表示預設閾值； 步驟S413：跨頻帶相干性增強，用于提升微小缺陷在優選頻帶中的響應一致性，具體為通過相位相干性約束對所述優選頻帶集中的頻帶進行增強，所用公式如下： ； 式中，表示在坐標點x,y上尺度為s方向為的相干增強復數小波系數，表示尺度為s方向為的復數小波系數的相位分量的梯度，表示相位一致性控制參數； 步驟S414：獲取相位一致性特征，具體為通過復數小波系數的相位一致性計算獲取相位一致性特征，作為圖像頻域特征，所用公式如下： ； 式中，表示相位一致性特征圖在坐標點x,y上的像素強度值，表示尺度為s方向為的復數小波系數的相位分量，表示局部平均相位角，表示用于防止除零的常數，值為； 步驟S42：獲取圖像空間域特征，用于提取電子元件圖像的空間域特征，步驟包括： 步驟S421：梯度張量構造，用于描述元件圖像局部結構的強度和方向，具體為計算所述反射率圖的梯度并構造局部結構張量場； 步驟S422：張量特征分解，用于提取元件圖像局部結構的主方向和強度，具體為對所述局部結構張量場進行特征分解； 步驟S423：獲取各向異性特征，用于量化元件圖像局部結構的各向異性程度，具體為通過計算結構各向異性指數獲取各向異性特征，作為圖像空間域特征，所用公式如下： ； 式中，表示各向異性特征圖在坐標點x,y上的像素強度值，表示在坐標點x,y上的主特征值，表示在坐標點x,y上的次特征值； 步驟S43：缺陷敏感特征融合，用于綜合圖像頻域特征和圖像空間域特征以增強缺陷檢測能力，具體為通過動態權重融合相位一致性特征圖和各向異性特征圖，所用公式如下： ； 式中，Dw表示融合動態權重，表示權重調節參數，表示方差計算函數，Pcf表示相位一致性特征圖，表示融合缺陷敏感特征圖在坐標點x,y上的像素強度值； 步驟S44：非線性特征增強，用于增強缺陷區域的對比度，具體為通過S型增強函數對融合缺陷敏感特征圖進行非線性變換； 步驟S45：缺陷區域分割，用于去除噪聲并精確分割缺陷區域，具體為通過自適應結構元素對增強特征圖進行形態學開閉運算； 步驟S46，模型構建，具體為通過所述獲取圖像頻域特征、所述獲取圖像空間域特征、所述缺陷敏感特征融合、所述非線性特征增強和所述缺陷區域分割，進行融合特征缺陷檢測模型的構建，并作為質量檢測模型。

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