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龙图腾网恭喜无锡市华德尔自动化控制技术有限公司申请的专利基于机器视觉的折弯机的产品图像检测方法及其系统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：CN119205781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202411721837.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于机器视觉的折弯机的产品图像检测方法及其系统是由曹盛阳;李俊设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的折弯机的产品图像检测方法及其系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于机器视觉的折弯机的产品图像检测方法及其系统，其通过黑白摄像头采集折弯产品的灰度照片，并将该折弯产品的灰度照片进行二值化处理来得到折弯产品二值化图像，然后在后端引入基于人工智能和机器视觉的图像处理和分析算法来对于该折弯产品的二值化图像和灰度照片进行分析，从而学习并捕获到折弯产品状态二值化模态表征信息和折弯产品状态灰度模态表征信息，以及这两者信息之间的基于折弯产品状态的多模态联合感知特征，并以此来进行贴合度评价，从而判断产品质量是否合格。能够实现更为智能化的折弯机产品质量检测方法，提高了检测的灵活性和适应性。

本发明授权基于机器视觉的折弯机的产品图像检测方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的折弯机的产品图像检测方法，其特征在于，包括：获取由黑白摄像头采集的待检测折弯产品的灰度照片；对所述待检测折弯产品的灰度照片进行基于阈值的二值化处理以得到折弯产品二值化图像；对所述折弯产品二值化图像和所述待检测折弯产品的灰度照片进行基于折弯状态的特征提取以得到折弯产品状态二值化模态表征和折弯产品状态灰度模态表征；将所述折弯产品状态二值化模态表征和所述折弯产品状态灰度模态表征进行基于双向细粒度的解构交互以得到折弯产品状态多模态联合感知特征；其中，将所述折弯产品状态二值化模态表征和所述折弯产品状态灰度模态表征进行基于双向细粒度的解构交互以得到折弯产品状态多模态联合感知特征，包括：对所述折弯产品状态二值化模态表征和所述折弯产品状态灰度模态表征进行细粒度解构以得到折弯产品状态二值化模态表征通道维度局部特征的集合和折弯产品状态灰度模态表征通道维度局部特征的集合；对所述折弯产品状态二值化模态表征通道维度局部特征的集合和所述折弯产品状态灰度模态表征通道维度局部特征的集合进行特征注意力交互聚合分析以得到所述折弯产品状态多模态联合感知特征；基于所述折弯产品状态多模态联合感知特征，确定产品质量是否合格；其中，对所述折弯产品状态二值化模态表征通道维度局部特征的集合和所述折弯产品状态灰度模态表征通道维度局部特征的集合进行特征注意力交互聚合分析以得到所述折弯产品状态多模态联合感知特征，包括：分别以所述折弯产品状态二值化模态表征通道维度局部特征矩阵的集合中的各个折弯产品状态二值化模态表征通道维度局部特征矩阵作为查询特征矩阵，以所述折弯产品状态灰度模态表征通道维度局部特征矩阵的集合作为键特征矩阵的集合，将所述查询特征矩阵和所述键特征矩阵的集合输入基于第一转换器结构的单向全域注意力交互模块以得到单向全域注意力优化折弯产品状态二值化模态表征通道维度局部特征矩阵的集合；分别以所述折弯产品状态灰度模态表征通道维度局部特征矩阵的集合中的各个折弯产品状态灰度模态表征通道维度局部特征矩阵作为查询特征矩阵，以所述折弯产品状态二值化模态表征通道维度局部特征矩阵的集合作为键特征矩阵的集合，将所述查询特征矩阵和所述键特征矩阵的集合输入基于第二转换器结构的单向全域注意力交互模块以得到单向全域注意力优化折弯产品状态灰度模态表征通道维度局部特征矩阵的集合；分别对所述单向全域注意力优化折弯产品状态二值化模态表征通道维度局部特征矩阵的集合和所述单向全域注意力优化折弯产品状态灰度模态表征通道维度局部特征矩阵的集合进行特征沿通道维度耦合以得到单向全域交互优化折弯产品状态二值化模态表征特征图和单向全域交互优化折弯产品状态灰度模态表征特征图；将所述单向全域交互优化折弯产品状态二值化模态表征特征图和所述单向全域交互优化折弯产品状态灰度模态表征特征图进行特征聚合以得到所述折弯产品状态多模态联合感知特征。

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