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龙图腾网恭喜辽宁尼尔科达环保材料有限公司申请的专利一种基于图像识别的刨花板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：CN119379701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510000201.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像识别的刨花板质量检测方法及系统是由刘全涛;毛淑江;杨崇明;郑武设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别的刨花板质量检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像识别的刨花板质量检测方法及系统，具体涉及图像识别技术领域；通过从不同批次中选择刨花板样本并人工标注边缘缺陷，结合局部灰度变化分析和纹理对比度差计算，提取出边缘光滑度变化率和纹理对比度差等关键特征，并将其转化为综合特征向量输入到机器学习模型中进行训练和预测，能够有效评估检测系统在边缘区域的质量识别准确性，并根据准确性分类结果进行反馈，在出现不完全准确识别时，通过对比历史批次的偏差，自动标记异常刨花板并提醒操作员复查，从而提高生产质量和安全性，避免次品流入市场，减少潜在的产品事故风险。

本发明授权一种基于图像识别的刨花板质量检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的刨花板质量检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：从不同生产批次中选择一系列刨花板，包括多个具有边缘缺陷的样本，通过人工标注每个样本中边缘区域的真实缺陷，包括裂纹、气泡、粗糙，边缘不平整；S2：对边缘区域进行局部分析，选择多个分段窗口计算灰度变化，计算每个窗口的灰度标准差，标出光滑度突变的区域，通过对比光滑度不变和突变区域，计算光滑度变化的比率，得到边缘光滑度变化率；对图像进行高斯模糊，高斯模糊使用高斯核对图像进行卷积，公式为：其中：Gx,y是高斯核的值，x和y是当前像素与核中心的距离，σ是标准差，控制模糊程度，将图像与高斯核卷积，得到模糊后的图像Iblurredx,y；使用Sobel算子进行边缘检测，其梯度计算公式为：其中，Gx和Gy分别是沿着x轴和y轴的梯度，Ix,y是图像在位置x,y的灰度值，计算梯度幅值G和梯度方向θ：θ＝arctan2Gy,Gx；在每个像素位置，计算模糊图像和原图像之间的灰度差异：ΔIx,y＝|Ix,y-Iblurredx,y|；其中Ix,y是原始图像的灰度值，Iblurredx,y是模糊图像的灰度值，ΔIx,y是像素的灰度差异；将灰度差异ΔIx,y大于设定阈值的像素视为边缘光滑度发生突变的区域，计算边缘区域内光滑度突变区域的比率，设定边缘区域的像素总数为Nedges，光滑度突变区域的像素数为则光滑度变化率Rsmooth的计算表达式为：其中，是灰度差异大于阈值的像素数量，Nedges是边缘区域的总像素数；S3：若边缘光滑度变化率大，则通过比较刨花板边缘区域的不同纹理块，计算每块区域之间的对比度差异，根据每块区域纹理的亮度差异变化情况，计算刨花板边缘区域的纹理对比度差；对于每个纹理块，计算其所有像素点的亮度值的平均值，公式为：其中，Iavg是纹理块的平均亮度，N是纹理块中像素的总数，Ixi,yi是第i个像素的灰度值，计算每个纹理块的亮度标准差，表示纹理的变化幅度，公式为：其中，σblock是纹理块的亮度标准差，表示纹理块的对比度；对每一对相邻纹理块，计算其亮度差异，作为对比度差异，设定两个纹理块的平均亮度分别为Iavg1和Iavg2，则亮度对比度差异ΔIcontrast计算公式为：ΔIcontrast＝|Iavg1-Iavg2|；计算所有纹理块之间的对比度差异的平均值：其中，Ccontrast是边缘区域纹理对比度差的平均值，M是计算对比度差异的纹理块对数，综合所有纹理块的对比度差，得出边缘区域的纹理对比度差，表达式为：其中，Nblocks是边缘区域内纹理块的总数，是第i个纹理块的对比度差异，TC为纹理对比度差；S4：将获取到的刨花板边缘区域的边缘光滑度变化率和纹理对比度差转换成综合特征向量，作为机器学习模型的输入项，根据模型输出结果确定检测系统识别刨花板边缘区域质量的准确性；S5：根据检测系统识别刨花板边缘区域质量的准确性，将检测系统的质量识别结果划分为准确识别结果，不完全准确识别结果和不准确识别结果；S6：对于不完全准确识别结果，对固定时间段内检测系统识别刨花板边缘区域质量准确性的异常程度进行分析，若异常程度高，则计算当前批次的识别准确性与历史批次的偏差，若质量检测结果偏差大，则对相应的刨花板进行自动标记并提醒操作员进行复查。

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