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龙图腾网获悉北京国旺盛源智能终端科技有限公司申请的专利一种基于图像识别的便携式终端外观缺陷智能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：CN120635089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511134017.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像识别的便携式终端外观缺陷智能检测方法是由牛节省;李如飞;徐翠翠设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别的便携式终端外观缺陷智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种基于图像识别的便携式终端外观缺陷智能检测方法；根据外观图像的灰度分布特征获得边缘点；根据边缘点的分布位置特征和方向特征获得缺陷强参考点；根据不同预设光照强度下像素点之间的灰度获得灰度变化相似度并对像素点进行聚类，根据点簇中灰度变化相似度的分布特征获得异常像素点；根据异常像素点和明显缺陷点的邻域梯度差异特征、异常像素点的邻域灰度变化特征获得缺陷弱参考点；根据缺陷强参考点和缺陷弱参考点的梯度特征获取Canny算法中的双阈值并进行检测。本发明根据疑似缺陷区域在不同预设光照强度下出现的重叠特征获取外观缺陷区域，提高了缺陷检测的准确性。

本发明授权一种基于图像识别的便携式终端外观缺陷智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的便携式终端外观缺陷智能检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取不同预设光照强度下的便携式终端的外观图像； 根据所述外观图像的灰度分布特征获得边缘点；根据所述边缘点的分布位置特征和方向特征获得边缘分布特征值；根据所述边缘分布特征值获得缺陷强参考点； 根据不同预设光照强度下像素点之间的灰度差异特征获得灰度变化相似度；根据所述灰度变化相似度对像素点进行聚类，获得不同的点簇；根据所述点簇中像素点之间的灰度变化相似度的分布特征获得异常像素点；根据所述缺陷强参考点和所述异常像素点获得明显缺陷点；根据所述异常像素点和所述明显缺陷点的邻域梯度差异特征、所述异常像素点的邻域灰度变化特征获得缺陷弱参考点； 根据所述缺陷强参考点和所述缺陷弱参考点的梯度特征获取Canny算法中的双阈值；根据Canny算法获取缺陷外观图像中的疑似缺陷区域；根据所述疑似缺陷区域在不同预设光照强度下出现的重叠特征获取外观缺陷区域； 所述根据所述外观图像的灰度分布特征获得边缘点的步骤包括： 根据外观图像中像素点的灰度值对像素点进行聚类，获得不同的像素点聚类簇；计算所述像素点聚类簇中像素点的数量占比，获得簇类密度值；将小于预设密度阈值的簇类密度值中的最大值所对应的像素点聚类簇作为目标簇；将所述目标簇中像素点的梯度最大值和梯度最小值作为Canny算法中的初始双阈值，根据Canny算法获取所述外观图像中的边缘点； 所述根据不同预设光照强度下像素点之间的灰度差异特征获得灰度变化相似度的步骤包括： 根据所有预设光照强度下同一像素点的灰度值构建灰度序列；计算任意两个像素点的灰度序列的动态时间规整距离，获得所述任意两个像素点的第一灰度相似度；计算所述任意两个像素点在相同预设光照强度下的灰度差值绝对值的倒数的平均值，获得第二灰度相似度；计算所述第一灰度相似度与所述第二灰度相似度的乘积，获得所述任意两个像素点的灰度变化相似度。

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