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龙图腾网恭喜四川银利华应用科技有限责任公司申请的专利用于人工智能的工业产品质量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：CN118761989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202410932849.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权用于人工智能的工业产品质量检测方法及系统是由周宇航;胡秋苹;杨康设计研发完成，并于2024-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于人工智能的工业产品质量检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了用于人工智能的工业产品质量检测方法及系统，涉及数据处理技术领域，该方法包括：通过获得工业产品表面质量指标，进行灰度辨识特征分析，生成环境约束亮度，相机采集约束参数与灰度偏差阈值。当待检工业产品进入载带预设区域，获得第一产品图像并进行灰度化处理，获得第一产品灰度图像。对第一产品灰度图像，基于灰度偏差阈值进行缺陷辨识，获得可疑异常区域。当可疑异常区域的数量不等于0，将第一产品图像发送至云端服务器。当可疑异常区域的数量等于0，对待检工业产品进行工业产品表面质量指标无异常标识。解决了现有技术中工业产品质量检测方法存在云端大模型的计算压力大，整体检测效率和精度难以提高的技术问题。

本发明授权用于人工智能的工业产品质量检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于人工智能的工业产品质量检测方法，其特征在于，应用于边缘服务器，包括：获得工业产品表面质量指标；对所述工业产品表面质量指标进行灰度辨识特征分析，生成环境约束亮度，相机采集约束参数与灰度偏差阈值；当待检工业产品进入载带预设区域，根据所述环境约束亮度和所述相机采集约束参数控制摄像机进行拍摄，获得第一产品图像；对所述第一产品图像进行灰度化处理，获得第一产品灰度图像；对所述第一产品灰度图像，基于所述灰度偏差阈值进行缺陷辨识，获得可疑异常区域；当所述可疑异常区域的数量不等于0，将所述第一产品图像发送至云端服务器；当所述可疑异常区域的数量等于0，对所述待检工业产品进行工业产品表面质量指标无异常标识；对所述工业产品表面质量指标进行灰度辨识特征分析，生成环境约束亮度，相机采集约束参数与灰度偏差阈值，包括：所述工业产品表面质量指标包括第一表面质量指标直到第N表面质量指标；遍历所述第一表面质量指标直到所述第N表面质量指标进行灰度辨识特征分析，获取第一环境约束亮度，第一相机采集约束参数与第一灰度偏差阈值，直到第N环境约束亮度，第N相机采集约束参数与第N灰度偏差阈值；根据环境约束亮度和相机采集约束参数，对所述第一环境约束亮度，所述第一相机采集约束参数与所述第一灰度偏差阈值，直到所述第N环境约束亮度，所述第N相机采集约束参数与所述第N灰度偏差阈值进行聚类，生成第一簇质量指标直到第M簇质量指标；其中，所述第一簇质量指标具有第一环境亮度标签、第一相机采集约束参数标签和第一灰度偏差阈值标签，所述第M簇质量指标具有第M环境亮度标签、第M相机采集约束参数标签和第M灰度偏差阈值标签；根据所述第一环境亮度标签、所述第一相机采集约束参数标签和所述第一灰度偏差阈值标签，直到所述第M环境亮度标签、所述第M相机采集约束参数标签和所述第M灰度偏差阈值标签，配置所述环境约束亮度，所述相机采集约束参数与所述灰度偏差阈值；遍历所述第一表面质量指标直到所述第N表面质量指标进行灰度辨识特征分析，获取第一环境约束亮度，第一相机采集约束参数与第一灰度偏差阈值，包括：设定第一环境测试亮度和第一相机采集测试参数；根据所述第一环境测试亮度和所述第一相机采集测试参数对若干个第一表面质量指标缺陷样本进行缺陷区域灰度采集，获得比对灰度集合；根据所述第一环境测试亮度和所述第一相机采集测试参数对若干个第一表面质量指标健康样本进行预设区域灰度采集，获得基准灰度集合，其中，预设区域和缺陷区域的坐标相同；比对所述比对灰度集合与所述基准灰度集合的灰度偏差，获得灰度偏差集合；对所述灰度偏差集合进行最小值分选，获得灰度偏差最小值；当所述灰度偏差最小值小于或等于可辨识灰度精度阈值，更新所述第一环境测试亮度和所述第一相机采集测试参数进行重复测试；当所述灰度偏差最小值大于所述可辨识灰度精度阈值，将所述第一环境测试亮度设为所述第一表面质量指标的所述第一环境约束亮度，将所述第一相机采集测试参数设为所述第一表面质量指标的所述第一相机采集约束参数，将所述灰度偏差最小值设为所述第一表面质量指标的所述第一灰度偏差阈值；遍历分析，直到所述第N表面质量指标，获得所述第N环境约束亮度，所述第N相机采集约束参数与所述第N灰度偏差阈值；对所述第一产品灰度图像，基于所述灰度偏差阈值进行缺陷辨识，获得可疑异常区域，包括：获得产品健康灰度图像，其中，所述产品健康灰度图像满足所述环境约束亮度和所述相机采集约束参数；对所述产品健康灰度图像与所述第一产品灰度图像进行比对，获得灰度偏差分布信息；从所述灰度偏差分布信息提取满足所述灰度偏差阈值的特征像素点分布信息；对所述特征像素点分布信息进行邻域层次聚类，获得所述可疑异常区域；对所述特征像素点分布信息进行邻域层次聚类，获得所述可疑异常区域，包括：获得第一特征像素坐标和第二特征像素坐标；当所述第一特征像素坐标和所述第二特征像素坐标的像素坐标距离小于或等于像素坐标距离阈值，通过直线连接所述第一特征像素坐标和所述第二特征像素坐标，获得直线关联像素坐标；将所述直线关联像素坐标，添加进第一可疑异常区域，将所述第一可疑异常区域添加进所述可疑异常区域；重复聚类，当任意两个处于不同的可疑异常区域的特征像素坐标的像素坐标距离大于所述像素坐标距离阈值，输出所述可疑异常区域。

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