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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州未名信科科技有限公司;浙江省北大信息技術(shù)高等研究院申請(qǐng)的專利一種缺陷檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)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：CN114549418B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22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：202210073199.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種缺陷檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)是由王福偉;王建凱;劉秋榮;陳曦;麻志毅設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-01-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種缺陷檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種缺陷檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：獲取已標(biāo)注的圖像樣本，建立數(shù)據(jù)集，所述圖像樣本由兩個(gè)圖像塊組成且所述圖像樣本的標(biāo)注為同類或不同類，所述圖像塊具有基于多個(gè)顏色空間確定的特征向量；構(gòu)建基于打分網(wǎng)絡(luò)的缺陷檢測(cè)模型結(jié)構(gòu)；根據(jù)所述數(shù)據(jù)集，對(duì)所述缺陷檢測(cè)模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練，得到缺陷檢測(cè)模型；獲取待檢測(cè)的木板照片，所述木板照片基于所述多個(gè)顏色空間確定每個(gè)像素點(diǎn)的特征向量；根據(jù)所述缺陷檢測(cè)模型，獲取所述木板照片每個(gè)像素點(diǎn)的量化分?jǐn)?shù)；根據(jù)每個(gè)像素點(diǎn)的所述量化分?jǐn)?shù)，識(shí)別木板的缺陷。這樣，只需要提供一種顏色缺陷對(duì)應(yīng)的圖像樣本，即可對(duì)該缺陷進(jìn)行檢測(cè)，大大精簡(jiǎn)了工作量。

本發(fā)明授權(quán)一種缺陷檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，包括： 獲取已標(biāo)注的圖像樣本，建立數(shù)據(jù)集，所述圖像樣本由兩個(gè)圖像塊組成且所述圖像樣本的標(biāo)注為同類或不同類，所述圖像塊具有基于多個(gè)顏色空間確定的特征向量； 構(gòu)建基于打分網(wǎng)絡(luò)的缺陷檢測(cè)模型結(jié)構(gòu)； 根據(jù)所述數(shù)據(jù)集，對(duì)所述缺陷檢測(cè)模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練，得到缺陷檢測(cè)模型； 獲取待檢測(cè)的木板照片，所述木板照片基于所述多個(gè)顏色空間確定每個(gè)像素點(diǎn)的特征向量； 根據(jù)所述缺陷檢測(cè)模型，獲取所述木板照片每個(gè)像素點(diǎn)的量化分?jǐn)?shù)； 根據(jù)每個(gè)像素點(diǎn)的所述量化分?jǐn)?shù)，識(shí)別木板的缺陷； 所述獲取已標(biāo)注的圖像樣本，包括： 采集多個(gè)木板照片，所述木板照片中的木板上具有藍(lán)變且不同木板照片的藍(lán)變程度不一致； 從每個(gè)木板照片中切出多個(gè)圖像塊，將所述圖像塊隨機(jī)兩兩組合為圖像樣本； 若所述圖像樣本的兩個(gè)圖像塊均來自非藍(lán)變區(qū)域或者均來自藍(lán)變區(qū)域且藍(lán)變程度一致，則將所述圖像樣本標(biāo)注為同類，否則，將所述圖像樣本標(biāo)注為不同類； 所述根據(jù)每個(gè)像素點(diǎn)的所述量化分?jǐn)?shù)，識(shí)別木板的缺陷，包括： 根據(jù)所述木板照片每個(gè)像素點(diǎn)的量化分?jǐn)?shù)和坐標(biāo)，通過聚類將其劃分為多個(gè)類別； 根據(jù)類別中像素點(diǎn)的量化分?jǐn)?shù)，分別計(jì)算每個(gè)類別的平均量化分?jǐn)?shù)； 將平均量化分?jǐn)?shù)最低的類別作為木板基準(zhǔn)色，將與所述木板基準(zhǔn)色的平均量化分?jǐn)?shù)的差值大于第二預(yù)設(shè)閾值的類別，確定為藍(lán)變類別； 根據(jù)藍(lán)變類別的像素點(diǎn)的坐標(biāo)和平均量化分?jǐn)?shù)，確定每個(gè)藍(lán)變類別的藍(lán)變程度和藍(lán)變面積。

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