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龙图腾网获悉北京科天鸿日科技有限公司申请的专利一种用于锂电池充电器的绝缘外壳表面缺陷图像检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119027377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411032089.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种用于锂电池充电器的绝缘外壳表面缺陷图像检测方法是由陈杰设计研发完成，并于2024-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于锂电池充电器的绝缘外壳表面缺陷图像检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于锂电池充电器的绝缘外壳表面缺陷图像检测方法，属于图像处理领域；通过多尺度特征提取、高优先级筛选和自适应过滤技术，实现了对锂电池充电器绝缘外壳表面缺陷的高效、精准检测；该方法首先在生产环境中拍摄并标注绝缘外壳表面的缺陷图像，形成数据集；然后输入缺陷图像，生成三个不同尺度的特征图，并根据优先值置信度筛选特征，只保留高优先值对应的特征；接下来通过多尺度特征优先处理，增强特征处理的灵活性和精确性，并通过自适应过滤稀疏缺陷组件增强感兴趣区域的特征和边界；最终根据模块构建缺陷识别模型；该方法通过深度学习和图像处理技术，显著提升了锂电池充电器表面缺陷检测的效率和准确性。

本发明授权一种用于锂电池充电器的绝缘外壳表面缺陷图像检测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于锂电池充电器的绝缘外壳表面缺陷图像检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、锂电池充电器的绝缘外壳表面数据集制作，在锂电池充电器生产环境中，对绝缘外壳表面有瑕疵的锂电池充电器进行表面整体拍照，将拍照所得图像进行标注，标注目标为锂电池充电器绝缘外壳的表面瑕疵区域和五种缺陷类型，标注完成后，获得锂电池充电器的绝缘外壳表面数据集；S2、构建多尺度特征提取模块，输入缺陷图像，得到三个不同尺度的特征图；S3、构建高优先级筛选模块，通过优先值置信度进行查询筛选，只保留高于优先值置信度的优先值对应的查询；高优先级筛选模块步骤为：输入由多尺度特征生成模块得到的Fl、Fm、Fh三个尺度的特征图，每个尺度特征分别包含n个查询点Qi＝{qi1，qi2，...，qin}，计算其在锂电池充电器的绝缘外壳表面缺陷图片中的位置和相关的优先值，优先值计算公式改为： 其中，β和γ为可学习的参数；通过设定动态优先值置信度区间，以0.6到1的范围动态调整，筛选出优先值高于置信度的查询点，形成高优先级筛选后的特征集合S；S4、构建多尺度特征优先处理模块，重新定义查询的优先值计算方式，将步骤S3中计算的特征值集合S进行判断，将高于设定阈值t的查询称为优先查询；S5、构建自适应过滤稀疏缺陷AFSD组件来增强感兴趣区域的特征和边界；首先进行初始特征的热力图生成；当缺陷距离边缘小于预设值时，需要对其进行校正并移动窗口中心位置以获得相同大小的窗口；然后进行密度特征值的映射操作；最后过滤掉稀疏缺陷区域，保留密集缺陷区域的特征值；S6、构建锂电池充电器的绝缘外壳表面缺陷识别模型，包括输入模块、多尺度特征生成模块、高优先级筛选模块、多尺度特征优先处理模块、CCRS模块和自适应过滤稀疏缺陷AFSD组件；S7、训练锂电池充电器的绝缘外壳表面缺陷识别模型并检测，使用锂电池充电器检测，使用锂电池充电的绝缘外壳表面缺陷数据集训练锂电池充电器的绝缘外壳表面缺陷识别模型，训练完成后，将新的待检测锂电池充电器的绝缘外壳表面图片输入到锂电池充电器的绝缘外壳表面缺陷识别模型，得到检测结果，检测结果包括锂电池充电器的绝缘外壳表面图片中的缺陷位置及种类。

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