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龙图腾网获悉湖北微模式科技发展有限公司申请的专利基于颜色通道拼接的印刷缺陷检测方法及装置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：CN120823196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511252138.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于颜色通道拼接的印刷缺陷检测方法及装置是由申意萍;陈友斌;张志坚;徐一波设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于颜色通道拼接的印刷缺陷检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开基于颜色通道拼接的印刷缺陷检测方法及装置，涉及印刷缺陷检测技术领域，在精确对齐后的参考图像和待检测图像上进行处理，首先在同一颜色空间中，依据颜色通道将两种图像沿通道轴拼接起来得到各个颜色通道的拼接图。使用拼接后的图像数据集训练一个专门用于缺陷分割的深度学习模型。应用已训练的分割网络对新输入的拼接图像进行分析，识别潜在的缺陷区域。对得到的缺陷分割图像进行形态学处理，保留超过设定阈值T的缺陷区域。本发明通过减少人工干预实现了高效率和准确性，能够精确分割出不同大小、不同形状和不同类型的印刷缺陷。

本发明授权基于颜色通道拼接的印刷缺陷检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于颜色通道拼接的印刷缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，将第一参考图像对齐到待检测图像；将第二参考图像对齐到待检测图像；第一参考图像是印刷原稿，第二参考图像是背景图案的印刷原稿或仅印刷了复杂背景的物体成像图； 步骤2，分别将第一参考图像、第二参考图像和待检测图像转换到指定颜色空间； 步骤3，在同一颜色空间内，基于颜色通道将第一参考图像、第二参考图像和待检测图像沿通道轴进行拼接，形成多幅拼接图像； 步骤4，使用拼接后的图像数据集训练一个专门用于缺陷分割的深度学习模型； 步骤5，按照步骤3分别得到拼接图像输入到步骤4训练好的深度学习模型中进行缺陷分割，得到二值的缺陷分割结果； 步骤6，整合所有颜色通道的分割结果，形成一幅最终的缺陷分割图像； 还包括步骤7，对步骤6得到的缺陷分割图像进行形态学处理，保留超过设定阈值T的缺陷区域； 步骤1包括以下子步骤： 步骤11，从待检测图像中分割出卡证目标区域，确保第一参考图像与待检测卡证目标的尺寸比例一致； 步骤12，基于角度一致性进行误匹配点滤除； 步骤12包括以下子步骤： 步骤121，分别对参考图像和待检测的卡证图像进行特征点检测，并通过特征描述子完成初步匹配，得到N组匹配点对； 步骤122，将两幅图像水平拼接，绘制所有匹配点对的连接线段，计算每条线段所在直线的倾斜角度； 步骤123，将[-180°,180°]区间划分为M个子区间，统计各区间内倾斜角度的频数，生成直方图，选取投票数最高的角度区间，计算所述角度区间内所有角度的均值； 步骤124，设定角度偏差阈值T，剔除夹角与均值偏差超过T的异常匹配点对，保留角度偏差不超过T的匹配点对； 步骤3中，根据印刷设备使用的颜色空间，对于彩色印刷品的印刷缺陷检测，采用RGB颜色空间或者CMY颜色空间进行拼接； 对于灰度印刷品质检，采用CMYK空间的K通道、LAB空间的L通道或者HSV空间的V通道进行拼接； 步骤3中，若基于RGB颜色空间拼接图像，将第一参考图像的R通道与待检测图像的R通道拼接为一幅新的图像R_combine，R_combine是一幅2通道图像，其第一个通道是第一参考图像的R通道，第二通道是待检测图像的R通道；同理得到G通道的一幅新的图像G_combine和B通道的一幅新的图像B_combine； 若基于CMY颜色空间拼接图像，则得到的图像分别是C_combine，M_combine和Y_combine。

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