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龙图腾网恭喜广州市华懋科技发展有限公司申请的专利基于图像识别算法的表面瑕疵质检平台及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：CN114820461B 。

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：202210345674.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像识别算法的表面瑕疵质检平台及方法是由徐东桂;徐颖晨设计研发完成，并于2022-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别算法的表面瑕疵质检平台及方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于图像识别算法的表面瑕疵质检平台及方法，平台包括：后台中心、云中心、互联网终端以及生产车间设备；其中，生产车间设备用于采集待检测物体的图像，将待检测物体的图像输入预设的瑕疵检测模型，得到检测出来的瑕疵类型信息、瑕疵位置信息以及瑕疵尺寸信息，将检测到的物体图像信息、瑕疵类型信息、瑕疵位置信息以及瑕疵尺寸信息发送到云中心；云中心用于将接收的数据发送到后台中心；后台中心用于对接收到的数据进行统计，生成物体瑕疵检测报告；互联网终端用于查询物体瑕疵检测报告。根据该质检平台，可以自动准确的识别生产过程中的瑕疵类型、瑕疵位置以及瑕疵尺寸等信息，为企业节省大量的人工管理成本。

本发明授权基于图像识别算法的表面瑕疵质检平台及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别算法的表面瑕疵质检平台，其特征在于，所述平台包括：后台中心、云中心、互联网终端以及生产车间设备；其中，所述生产车间设备用于采集待检测物体的图像，将待检测物体的图像输入预设的瑕疵检测模型，得到检测出来的瑕疵类型信息、瑕疵位置信息以及瑕疵尺寸信息，将检测到的物体图像信息、瑕疵类型信息、瑕疵位置信息以及瑕疵尺寸信息发送到云中心；所述生产车间设备，包括：摄像机，用于采集待检测的物体图像；质检处理器，用于将待检测的物体图像输入预设的瑕疵检测模型，得到检测出来的瑕疵类型信息、瑕疵位置信息以及瑕疵尺寸信息；包括对所述待检测的物体图像进行格式转换，转换为RGB图像，得到转换后的物体图像；对所述转换后的物体图像进行平均分割，得到多个长宽相等的图像块；计算每个图像块的像素点的特征值，根据计算出来的特征值确定不同类型的瑕疵；包括：计算每个图像块中所有像素点的目标类型的特征值，包括计算每个图像块中所有像素点的红色特征值、绿色特征值、蓝色特征值、黄色特征值、青色特征值、紫色特征值、白色特征值、黑色特征值、最大值特征值、最小值特征值、平均值特征值；红色特征值：如果像素点Xi,j的R、G、B值关系满足：R＞G，且R＞B；则计算该像素点红色特征值，计算公式如下：BTRnH*nWX＝RnH*nWX-GnH*nWX+RnH*nWX-BnH*nWX否则BTRnH*nWX＝0，统计该图像块中所有像素点的红色特征值，统计的公式如下： 绿色特征值：如果像素点Xi,j的R、G、B值关系满足如下公式：G＞R，且G＞B；则计算该像素点绿色特征值，计算公式如下：BTGnH*nWX＝GnH*nWX-RnH*nWX+GnH*nWX-BnH*nWX否则BTGnH*nWX＝0，统计该图像块中所有像素点的绿色特征值，统计的公式如下： 蓝色特征值：如果像素点Xi,j的R、G、B值关系满足如下公式：B＞R，且B＞G；则计算该像素点蓝色特征值，计算公式如下：BTBnH*nWX＝BnH*nWX-RnH*nWX+BnH*nWX-GnH*nWX否则BTBnH*nWX＝0，统计该图像块中所有像素点的蓝色特征值，统计的公式如下： 黄色特征值：如果像素点Xi,j的R、G、B值关系满足如下公式：R＞B且G＞B；则计算该像素点黄色特征值，计算公式如下：BTHnH*nWX＝RnH*nWX-BnH*nWX+GnH*nWX-BnH*nWX否则BTHnH*nWX＝0，统计该图像块中所有像素点的黄色特征值，统计的公式如下： 青色特征值：如果像素点Xi,j的R、G、B值关系满足如下公式：R＞G且B＞G；则计算该像素点青色特征值，计算公式如下：BTTnH*nWX＝RnH*nWX-GnH*nWX+BnH*nWX-GnH*nWX否则BTTnH*nWX＝0，统计该图像块中所有像素点的青色特征值，统计的公式如下： 紫色特征值：如果像素点Xi,j的R、G、B值关系满足如下公式：G＞R且B＞R；则计算该像素点紫色特征值，计算公式如下：BTZnH*nWX＝GnH*nWX-RnH*nWX+BnH*nWX-RnH*nWX否则BTZnH*nWX＝0，统计该图像块中所有像素点的紫色特征值，统计的公式如下： 白色特征值：如果像素点Xi,j的R、G、B值关系满足如下公式：G＝R且B＝R；统计该图像块中所有像素点的白色特征值，统计的公式如下： 黑色特征值：如果像素点Xi,j的R、G、B值关系满足如下公式：G＝R且B＝R；统计该图像块中所有像素点的黑色特征值，统计的公式如下： 最小值特征值：统计该图像块中所有像素点的特征值，统计的公式如下： 最大值特征值：统计该图像块中所有像素点的特征值，统计的公式如下： 其中，图像宽度为nW，图像高度为nH，图像宽度平均分割为nmw＝256份，图像高度平均分割为nmh＝256份，可得到分割后nmh*nmw个图像块，一个图像块的宽度为w，一个图像块的高度为h，起始像素点为a1,b1，a等于w，b等于h；平均值特征值：统计该图像块中红色特征值、绿色特征值、蓝色特征值、黄色特征值、青色特征值、紫色特征值、白色特征值、黑色特征值、最大值特征值、最小值特征值的平均值；根据不同类型的特征值的计算情况确定不同类型的瑕疵；包括：根据目标类型的特征值计算目标类型的特征值的检测值；根据目标类型的特征值的检测值计算目标类型的特征值的统计平均值；根据目标类型的特征值的统计平均值，确定目标类型的疑似瑕疵；当图像块的目标区域内目标类型的疑似瑕疵的个数大于预设阈值时，确定该目标区域为目标类型的瑕疵；对不同类型的瑕疵进行分类标注，根据标注框的坐标信息以及尺寸信息确定每个瑕疵的位置信息和尺寸信息；综合交换机，用于与云中心进行网络互连，将所述物体图像、瑕疵类型信息、瑕疵位置信息以及瑕疵尺寸信息发送到云中心；补光灯，用于为所述摄像机提供光源；声光报警器，用于当检测出瑕疵信息之后，发出声光报警信息；所述云中心用于将接收的物体图像信息、瑕疵类型信息、瑕疵位置信息以及瑕疵尺寸信息发送到后台中心；所述后台中心用于对所述物体图像信息、瑕疵类型信息、瑕疵位置信息以及瑕疵尺寸信息进行统计，生成物体瑕疵检测报告；所述互联网终端用于查询所述物体瑕疵检测报告。

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