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龙图腾网获悉上海互觉科技有限公司申请的专利基于多光源协同的表面缺陷检测方法及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：CN115272175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202210678974.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多光源协同的表面缺陷检测方法及系统是由李源琦;刘潇颖设计研发完成，并于2022-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多光源协同的表面缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多光源协同的表面缺陷检测方法及系统，包括采集物体在不同方向光源照射下的一组图像；对训练集样本进行随机裁剪，并添加噪声，得到训练数据；每个分支均以一个三通道RGB图像作为输入，得到多分支特征信息；对网络进行搭建，使用最大池化将多分支特征信息进行融合，将数量不定的特征向量聚合为一个具有固定通道数的特征图，保留各个分支最显著的特征，得到待训练检测模型；使用训练数据，输入待训练检测模型，完成模型前向计算，得到已训练检测模型；将已训练检测模型用于实际工业质检场景中，对工件表面缺陷进行检测。本发明通过二维图像对物体的三维形状进行还原，解决了工业质检场景下三维缺陷难以检测与分类的问题。

本发明授权基于多光源协同的表面缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多光源协同的表面缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤S1：根据光度立体法的基本原理，以相同的相机视角，采集物体在不同方向光源照射下的一组图像，根据每个像素点的光照强度计算物体表面的法向量； 步骤S2：使用仿真数据集BlobbyDataset和SculptureDataset作为训练集，对训练集样本进行随机裁剪，并添加噪声，得到训练数据； 步骤S3：全卷积神经网络是一个多分支的暹罗网络，在输入端，各分支网络具有相同的配置、参数以及权重，每个分支均以一个三通道RGB图像作为输入，得到多分支特征信息； 步骤S4：对网络进行搭建，使用最大池化将步骤S3输出的多分支特征信息进行融合，将数量不定的特征向量聚合为一个具有固定通道数的特征图，保留各个分支最显著的特征，得到待训练检测模型； 步骤S5：使用步骤S2中得到的训练数据，输入步骤S4中得到的待训练检测模型，完成模型前向计算，得到已训练检测模型； 步骤S6：将步骤S5中得到的已训练检测模型用于实际工业质检场景中，对工件表面缺陷进行检测； 所述步骤S3中的每个单分支使用Darknet-53的主干部分进行特征提取，使用特征金字塔结构进行特征融合；Darknet-53共对输入图像进行五次降采样，压缩图像，减少参数；特征金字塔结构自上而下地将高层特征信息与低层特征信息融合，并传递到下一层，加强特征的提取，得到多分支特征信息。

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