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龙图腾网获悉东莞市诺必达智能科技有限公司申请的专利一种基于计算机视觉的键盘字符缺陷在线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：CN119961071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510050499.5，技术领域涉及：G06F11/22；该发明授权一种基于计算机视觉的键盘字符缺陷在线检测方法是由谭登晖设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机视觉的键盘字符缺陷在线检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于计算机视觉的键盘字符缺陷在线检测方法，涉及特别适用于图像或视频的模式识别或机器学习领域，所述方法包括：对深度神经网络执行固定数量的多次训练以获得字符缺陷智能检测模型；采用字符缺陷智能检测模型根据预设数目以及随机子画面的计算机视觉数据智能检测随机选择的预设数目的相邻多个键盘字符是否存在一个以上外形缺陷的字符按键。通过本发明，能够替换逐件键盘产品逐个字符的在线检测模式，采用对每一件键盘产品随机选择不同数量的相邻多个字符以作为一个整体，对这个整体的字符集合是否存在一个以上的外形缺陷字符进行智能在线检测，从而缩减了检测系统的各项运行成本，避免影响键盘产品生产线的生产效率。

本发明授权一种基于计算机视觉的键盘字符缺陷在线检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的键盘字符缺陷在线检测方法，其特征在于，所述方法包括： 将最新下线的键盘产品作为目标键盘，采用俯拍模式对水平放置的目标键盘的正面执行俯拍操作，以获得并输出相应的产品俯拍画面； 基于按键的外形成像特征识别目标键盘的各个字符分别对应的各个字符按键分别占据的各个字符图像分块，将随机选择的预设数目的相邻多个字符图像分块作为一个整体，获取所述整体在所述产品俯拍画面中占据的子画面以作为随机子画面； 将所述随机子画面的各个像素点分别对应的各份灰度数值、各份垂直坐标数值、各份水平坐标数值以及各份成像景深数值作为所述随机子画面的计算机视觉数据； 对深度神经网络执行固定数量的多次训练以获得执行完多次训练后的深度神经网络并作为字符缺陷智能检测模型输出； 采用所述字符缺陷智能检测模型根据所述预设数目、所述随机子画面的计算机视觉数据以及执行俯拍操作的视觉俯拍器件的成像焦距、解析度、曝光度以及光圈数值智能检测所述整体内的相邻多个字符图像分块分别对应的多个字符按键是否存在一个以上外形缺陷的字符按键； 其中，将所述预设数目、所述随机子画面的计算机视觉数据以及执行俯拍操作的视觉俯拍器件的成像焦距、解析度、曝光度以及光圈数值同步输入到所述字符缺陷智能检测模型，并执行所述字符缺陷智能检测模型，以获得所述字符缺陷智能检测模型输出的表示所述整体内的相邻多个字符图像分块分别对应的多个字符按键是否存在一个以上外形缺陷的字符按键的外形缺陷标识。

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