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龙图腾网获悉江山市新百丰塑料包装有限公司申请的专利一种基于机器视觉与深度学习的塑料包装桶在线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：CN120726012B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510909054.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉与深度学习的塑料包装桶在线缺陷检测方法及系统是由王国新设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉与深度学习的塑料包装桶在线缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于机器视觉与深度学习的塑料包装桶在线缺陷检测方法及系统。其中，本申请通过采集塑料包装桶表面时间对齐的可见光与热图像数据，先对热图像动态范围扩展以增强辨识度，再利用热图像稳定区域与可见光反射区域的映射关系补偿高光干扰，实现表面反射抑制；将处理后的双模数据叠加生成多模态融合图，基于材料热传导率和产线环境温度动态调整融合图的温度基准值，定位异常温度区域；最后提取区域的拓扑轮廓及温度扩散特征，输入深度学习模型判定缺陷的材料结构属性及空间位置，完成在线检测。本申请融合热与视觉数据增强对细微结构缺陷的感知能力，显著提升复杂光照环境下塑料包装桶在线检测的精度与鲁棒性。

本发明授权一种基于机器视觉与深度学习的塑料包装桶在线缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉与深度学习的塑料包装桶在线缺陷检测方法，其特征在于，包括： 通过同步触发机制控制可见光传感器与热图像传感器，采集时间对齐的塑料包装桶表面可见光图像数据和热图像数据，并对所述热图像数据进行动态范围扩展处理，增强温度分布的视觉可辨识度； 对所述可见光图像数据进行通过可见光反射噪声区域与热图像稳定区域的映射关系实现补偿的表面反射抑制处理，依据所述热图像数据的温度分布信息补偿所述可见光图像数据中的高光区域； 将动态范围扩展处理后的热图像数据与表面反射抑制处理后的可见光图像数据叠加整合，生成多模态热与视觉融合图； 基于塑料包装桶材料热传导率，并结合生产线环境温度波动状态调整所述多模态热与视觉融合图的温度基准值，在所述温度基准参考值下的多模态热与视觉融合图中识别异常温度区域，提取所述异常温度区域的拓扑轮廓特征与温度扩散特征； 将所述拓扑轮廓特征和所述温度扩散特征输入深度学习的神经网络模型，判定塑料包装桶表面缺陷的材料结构属性及空间位置，输出所述缺陷的材料结构属性与空间位置信息，实现所述塑料包装桶的在线缺陷检测； 所述对所述可见光图像数据进行通过可见光反射噪声区域与热图像稳定区域的映射关系实现补偿的表面反射抑制处理，依据所述热图像数据的温度分布信息补偿所述可见光图像数据中的高光区域，包括： 提取所述可见光图像数据中的高光区域作为可见光反射噪声区域，其中所述高光区域的像素值高于预设的亮度阈值； 在热图像稳定区域中，定位与所述可见光反射噪声区域对应的空间位置； 基于所述空间位置，从所述热图像稳定区域中获取温度参考值，建立所述可见光反射噪声区域的像素值与所述热图像稳定区域的温度参考值之间的对应转换关系，得到由线性转换函数构成映射补偿关系； 应用所述映射补偿关系，调整所述可见光反射噪声区域的像素值，使所述像素值与所述热图像稳定区域的温度参考值在补偿后的图像中保持协调匹配； 从所述热图像数据中获取与所述可见光图像数据中的高光区域对应的温度值； 基于所述温度值，计算所述高光区域的亮度调整系数，其中所述亮度调整系数与所述温度值成反比； 应用所述亮度调整系数，直接对所述高光区域的像素值进行缩放操作的补偿，确保补偿后的高光区域在亮度上与非高光区域平滑过渡，并在所述可见光图像数据中消除反射干扰。

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