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龙图腾网恭喜广州机智云物联网科技有限公司申请的专利基于生产环节瑕疵识别的质量检测模型训练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：CN119444761B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202510045172.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于生产环节瑕疵识别的质量检测模型训练方法是由邢雁;黄锡雄;黄灼;刘琰设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生产环节瑕疵识别的质量检测模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及缺陷数据识别技术领域，尤其涉及一种基于生产环节瑕疵识别的质量检测模型训练方法。该方法包括收集初始瑕疵产品图像；标记出瑕疵轮廓；对初始瑕疵产品图像进行滑动扫描和轮廓分析，基于轮廓分析结果确定所述初始瑕疵产品图像的瑕疵严重程度；基于实际瑕疵严重程度对各所述初始瑕疵产品图像进行边缘增强处理；进行模型训练，得到对应的瑕疵类型。本发明通过基于实时的轮廓分析结果动态调整扫描窗口的滑动状态，提高检测过程的灵活性和高效性，根据瑕疵的严重程度进行边缘增强处理，不同的边缘增强处理模式针对不同类型的瑕疵进行优化，能够有效提升瑕疵的可见性，使得后续的检测和分析更加准确，提升整体检测效果。

本发明授权基于生产环节瑕疵识别的质量检测模型训练方法在权利要求书中公布了：1.基于生产环节瑕疵识别的质量检测模型训练方法，其特征在于，包括，收集生产过程中各个环节的图像数据，将所述图像数据与标准图像数据进行对比，以筛选出存在差异的图像数据，得到初始瑕疵产品图像；对各所述初始瑕疵产品图像进行边缘检测，并标记出瑕疵轮廓；基于实际瑕疵严重程度对各所述初始瑕疵产品图像进行边缘增强处理，得到目标瑕疵产品图像；其中，以预设窗口尺寸对所述初始瑕疵产品图像进行滑动扫描和轮廓分析，在扫描过程中，基于滑动扫描结果动态调整当前扫描窗口的滑动状态，以及基于轮廓分析结果确定所述初始瑕疵产品图像的实际瑕疵严重程度；所述边缘增强处理包括第一边缘增强处理模式和第二边缘增强处理模式；基于滑动扫描结果动态调整滑动状态包括，获取当前扫描窗口内的标记轮廓像素，提取瑕疵轮廓线段；基于瑕疵轮廓线段的个数确定当前扫描窗口内是否存在瑕疵轮廓；在存在瑕疵轮廓时，根据瑕疵轮廓线段的闭合情况确定是否缩小预设窗口尺寸；基于当前扫描窗口和瑕疵轮廓的实时偏心距离确定是否调整滑动状态，包括，将标准偏心距离与实时偏心距离进行对比，若实时偏心距离小于等于标准偏心距离，计算瑕疵轮廓的面积，得到实时瑕疵轮廓面积，基于实时瑕疵轮廓面积确定轮廓面积异常瑕疵；若实时偏心距离大于标准偏心距离，获取扫描窗口与瑕疵轮廓中心的连线，沿该连线延长方向进行滑动，重新分析轮廓曲线段数目进行分析；其中，实时偏心距离为当前扫描窗口的中心点与瑕疵轮廓中心点之间的距离，标准偏心距离表示设定的初始瑕疵产品图像中瑕疵轮廓区域的中心点与当前扫描窗口之间的阈值距离；基于实际瑕疵严重程度确定瑕疵检测训练模式，并进行模型训练，得到对应的瑕疵类型。

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