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龙图腾网获悉南京莱特威特轻量化技术研究院有限公司申请的专利基于机器视觉的电池包框架外形质检方法与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：CN120374552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510458971.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于机器视觉的电池包框架外形质检方法与系统是由赵云飞;徐孝龙设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的电池包框架外形质检方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器视觉的电池包框架外形质检方法与系统，本发明涉及电池包检测技术领域，解决了传统质检方法已无法适应产业发展的需求的问题，本发明通过将误差图像与标准图像校准后，依据中心点和行径方向分析像素值排序序列、比值列，能精准识别异常段与异常片区；该方法摒弃传统单个点位比对的局限性，从整体特征变化角度出发，不仅提升了异常点位确定的精准度，还能全面展示异常区域分布，为外部人员提供直观、详尽的异常信息，助力快速定位问题根源，大幅提高质检效率与问题解决速度，有效保障电池包框架外形质量检测的全面性、准确性与高效性，对提升电池包整体质量具有重要意义。

本发明授权基于机器视觉的电池包框架外形质检方法与系统在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉的电池包框架外形质检方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、基于机器视觉设备对电池包的框架外形图像进行获取，并对所获取的框架外形图像进行边缘处理，采用Sobel算法确认边缘轮廓，将框架外形图像划分为多个校验图像； 步骤二、对所确认的多个校验图像进行特征校验，从校验图像内确认此图像的中心点，再依据此中心点往外进行偏差像素点的确认，从而锁定属于此校验图像的校验特征量线，基于此校验特征量线评定此校验图像是否存在误差，并标定为误差图像，具体方式为： P1、基于此校验图像的边缘轮廓，结合二维坐标系，确认此校验图像的中心点； P2、以中心点所关联的像素值记作初始像素值，将此中心点周边环绕圈内其他像素点所关联的像素值记作其他像素值，采用：|初始像素值-其他像素值|=像素差值，确认不同其他像素点所关联的不同像素差值，从不同像素差值中选定最大值，将最大值所关联的其他像素点作为选定点，若选定点存在多组，则随机从多组选定点中确认一组选定点； P3、再以环绕圈作为内圈，确认其相邻的环绕外圈，并对环绕外圈内其他像素点与选定点之间的像素值进行差值处理，确认对应的像素差值，并从所确认的多组像素差值中选定最大值，确定选定点，若选定点存在多组，则从多组选定点中确认与内圈选定点距离最近的点位，作为确定后的选定点； P4、再以环绕外圈作为内圈，并重新对环绕外圈进行确认，重复执行P3，对后续环绕外圈内所关联的不同选定点依次进行确认，至所确定的选定点位于校验图像边缘轮廓上时停止； P5、以中心点为起始点，将依次所确定的选定点相连，确认属于此校验图像的校验特征量线； P6、对预设的标准图像采用P1-P5相同的处理方式，从标准图像内确认校验特征量线并记作标准线，将校验特征量线与标准线进行校对，使两组线的起始点重合，再通过对校验特征量线进行旋转，识别旋转进程中是否存在校验特征量线与标准线的重合情况，若不存在，则将此校验图像记作误差图像； 步骤三、将所标定的误差图像与标准图像进行校验分析，确认误差图像与标准图像内同区域的变化特征，并基于变化特征之间的特征差异，锁定异常段，并将若干个异常段所覆盖的区域记作异常片区，并将所确认的异常片区进行展示。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京莱特威特轻量化技术研究院有限公司，其通讯地址为：211200 江苏省南京市溧水区永阳街道秦淮大道288号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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