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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳市嘉熠精密自動化科技有限公司申請的專利一種基于深度學(xué)習(xí)的AOI光學(xué)檢測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119887747B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15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?zhí)?專利號為：202510350554.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的AOI光學(xué)檢測方法及系統(tǒng)是由周野;胡磊;游潤松;吳沙設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-03-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于深度學(xué)習(xí)的AOI光學(xué)檢測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于深度學(xué)習(xí)的AOI光學(xué)檢測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取透射、反射、散射成像數(shù)據(jù)，計算邊緣方向變化率，設(shè)定梯度變化閾值篩選數(shù)據(jù)點，歸一化紋理梯度與光譜反射率，建立多視角光學(xué)特征數(shù)據(jù)矩陣。本發(fā)明中，基于多視角光學(xué)特征數(shù)據(jù)，結(jié)合邊緣方向變化率計算提升數(shù)據(jù)篩選精準(zhǔn)度，特征貢獻度通過差分計算變化率與冗余分析動態(tài)調(diào)整權(quán)重參數(shù)減少無效特征干擾，光照強度梯度計算結(jié)合亮度變化曲線篩選穩(wěn)定像素提高光照適應(yīng)性，梯度方向一致性分析結(jié)合拐點密度計算優(yōu)化缺陷邊緣特征描述增強細微缺陷識別能力，分類結(jié)合權(quán)重調(diào)整系數(shù)與梯度方向匹配參數(shù)建立加權(quán)特征匹配機制優(yōu)化分類精度，提高檢測結(jié)果穩(wěn)定性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的AOI光學(xué)檢測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的AOI光學(xué)檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：獲取透射、反射、散射成像數(shù)據(jù)，計算邊緣方向變化率，設(shè)定梯度變化閾值篩選數(shù)據(jù)點，歸一化紋理梯度與光譜反射率，建立多視角光學(xué)特征數(shù)據(jù)矩陣； S2：基于所述多視角光學(xué)特征數(shù)據(jù)矩陣，調(diào)用AOI光學(xué)檢測中的多角度成像，計算多特征對分類的貢獻度梯度，采用差分計算貢獻度變化率，篩選變化趨勢一致的特征，計算互信息值分析冗余度，設(shè)定初始權(quán)重，依據(jù)冗余度和特征貢獻度變化趨勢，實時調(diào)整權(quán)重參數(shù)，獲取特征權(quán)重調(diào)整系數(shù)； 所述特征權(quán)重調(diào)整系數(shù)的獲取步驟具體為： S201：基于所述多視角光學(xué)特征數(shù)據(jù)矩陣，調(diào)用AOI光學(xué)檢測中的多角度成像，計算多個光學(xué)特征對分類的貢獻度梯度，采用差分計算貢獻度變化率，篩選變化趨勢一致的特征，得到特征變化一致性篩選結(jié)果； S202：基于所述特征變化一致性篩選結(jié)果，計算多個篩選特征的互信息值，分析特征冗余度，設(shè)定初始權(quán)重，得到特征冗余度計算結(jié)果； S203：基于所述特征冗余度計算結(jié)果，依據(jù)特征冗余度和特征貢獻度梯度變化趨勢，實時調(diào)整權(quán)重參數(shù)，采用公式： ； 運算獲取多特征權(quán)重的調(diào)整幅度，結(jié)合初始權(quán)重，得到特征權(quán)重調(diào)整系數(shù)； 其中，代表特征權(quán)重調(diào)整系數(shù)，代表初始權(quán)重，代表調(diào)整步長因子，代表第個特征的貢獻度梯度，代表所有特征貢獻度梯度的均值，代表第個特征的冗余度，代表第個特征的互信息值，代表冗余度平衡因子，代表篩選后的特征數(shù)量； S3：基于所述多視角光學(xué)特征數(shù)據(jù)矩陣，設(shè)定多方向光源成像，計算相鄰光源間光照強度梯度，擬合亮度變化曲線篩選穩(wěn)定像素點，建立光照梯度方向特征矩陣； S4：調(diào)用所述光照梯度方向特征矩陣，通過AOI光學(xué)檢測中的缺陷邊緣檢測，計算梯度方向一致性，篩選穩(wěn)定區(qū)域，計算梯度變化拐點密度，建立特征曲線數(shù)據(jù)庫，獲取梯度方向匹配參數(shù)； S5：基于所述特征權(quán)重調(diào)整系數(shù)與所述梯度方向匹配參數(shù)，構(gòu)建加權(quán)特征匹配機制，設(shè)定分類置信度閾值，篩選低置信度樣本，調(diào)用光照梯度特征映射轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，獲取分類優(yōu)化結(jié)果； 所述分類優(yōu)化結(jié)果包括加權(quán)特征匹配機制、分類置信度閾值、光照梯度特征映射轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。

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