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龙图腾网恭喜浙江欧凌净控科技有限公司申请的专利一种净化滤网生产用的成品批量质检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：CN119600030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510146398.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种净化滤网生产用的成品批量质检方法是由邹晓东;陶俊龙;潘晓焕设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种净化滤网生产用的成品批量质检方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分析技术领域，具体涉及一种净化滤网生产用的成品批量质检方法，包括：获取滤网灰度图；基于滤网灰度图通过阈值迭代获取若干滤网边缘图；通过在不同阈值下识别出的边缘动态变化，获取新增边缘的缺陷特征；根据每个滤网边缘图中不同边缘之间的相似性，以及邻近滤网边缘图中对于边缘的变化，获取每个滤网边缘图中每个边缘的异常因子；根据每个滤网边缘图中每个边缘的异常因子以及新增边缘的缺陷特征，获取每个像素点为缺陷像素点的可能性，以此检测滤网成品质量。本发明通过分析滤网中褶皱被破坏时产生的缺陷与滤网中褶皱，在不同阈值下的表现差异，以此提高检测滤网成品质量的准确性。

本发明授权一种净化滤网生产用的成品批量质检方法在权利要求书中公布了：1.一种净化滤网生产用的成品批量质检方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取滤网灰度图；基于滤网灰度图通过阈值迭代获取若干滤网边缘图；获取每张滤网边缘图中的扩散中线；根据相邻滤网边缘图中边缘像素点的分布，将每个滤网边缘图中的边缘分为锚定边缘与新增边缘，所述新增边缘包括独立边缘与蔓延边缘；根据新增边缘与扩散中线之间的距离，以及蔓延边缘与锚定边缘之间的相似性，获取新增边缘的缺陷特征；根据每个滤网边缘图中不同边缘之间的相似性，获取每个滤网边缘图中每个边缘的异常程度；根据每个滤网边缘图的边缘在不同滤网边缘图中的异常程度，获取每个滤网边缘图中每个边缘的异常权重，结合每个滤网边缘图中每个边缘的异常程度，获取每个滤网边缘图中每个边缘的异常因子；根据每个滤网边缘图中每个边缘的异常因子以及新增边缘的缺陷特征，获取每个像素点为缺陷像素点的可能性；根据每个像素点为缺陷像素点的可能性，检测滤网成品质量；所述获取每张滤网边缘图中的扩散中线；根据相邻滤网边缘图中边缘像素点的分布，将每个滤网边缘图中的边缘分为锚定边缘与新增边缘，包括的具体方法为：获取任意一张滤网边缘图中距离相机的最近位置，沿所述位置作一条平行于褶皱的直线，作为该张滤网边缘图的扩散中线；对于第张滤网边缘图，利用张滤网边缘图中的边缘像素点，对第张滤网边缘图中的边缘像素点进行掩膜处理，将在第张滤网边缘图中存在而在第张滤网边缘图中不存在的边缘像素点，记为第张滤网边缘图中的新增边缘像素点；将第张滤网边缘图与第张滤网边缘图中均存在的边缘像素点，记为第张滤网边缘图中的锚定边缘像素点；并将第张滤网边缘图中相邻的新增边缘像素点归为同一新增边缘，将相邻的锚定边缘像素点归为同一锚定边缘；将第张滤网边缘图中与锚定边缘相邻的新增边缘记为锚定边缘的蔓延边缘；将不与锚定边缘相邻的新增边缘记为独立边缘；所述根据新增边缘与扩散中线之间的距离，以及蔓延边缘与锚定边缘之间的相似性，获取新增边缘的缺陷特征，包括的具体方法为：对于第张滤网边缘图中第个独立边缘，根据第张滤网边缘图中所有独立边缘与第张滤网边缘图的扩散中线之间的距离，获取第张滤网边缘图中第个独立边缘的缺陷特征，其具体的计算公式为： 式中，表示第张滤网边缘图中第个独立边缘的缺陷特征；表示第张滤网边缘图中独立边缘的数量；表示第张滤网边缘图中第个独立边缘与第张滤网边缘图的扩散中线之间的距离；表示第张滤网边缘图中第个独立边缘与第张滤网边缘图的扩散中线之间的距离；表示取绝对值函数；表示线性归一化函数；对于第张滤网边缘图中第个蔓延边缘，将第个蔓延边缘与第个蔓延边缘相邻的锚定边缘归为同一局部边缘，记为第个局部边缘；获取第个局部边缘与第个蔓延边缘之间的皮尔逊相关系数，结合第张滤网边缘图中所有蔓延边缘与第张滤网边缘图的扩散中线之间的距离，获取第张滤网边缘图中第个蔓延边缘的缺陷特征，其具体的计算公式为： 式中，表示第张滤网边缘图中第个蔓延边缘的缺陷特征；表示第张滤网边缘图中蔓延边缘的数量；表示第张滤网边缘图中第个蔓延边缘与第张滤网边缘图的扩散中线之间的距离；表示第张滤网边缘图中第个蔓延边缘与第张滤网边缘图的扩散中线之间的距离；表示第个局部边缘与第个蔓延边缘之间的皮尔逊相关系数；表示线性归一化函数；所述根据每个滤网边缘图中不同边缘之间的相似性，获取每个滤网边缘图中每个边缘的异常程度，包括的具体方法为：对于第张滤网边缘图中第个边缘与第个边缘；将第个边缘中的第一个像素点作为坐标原点，以滤网边缘图中水平向右方向为x轴方向，以滤网边缘图中竖直向上方向为y轴方向，构建第个边缘的形态空间，同理构建第个边缘的形态空间；根据第个边缘与第个边缘在各自形态空间中的坐标，获取第个边缘与第个边缘之间的DTW距离；对于第张滤网边缘图中第个边缘，获取第张滤网边缘图中第个边缘与第张滤网边缘图中其他所有边缘之间的DTW距离；结合第张滤网边缘图中每个边缘与第张滤网边缘图的扩散中线之间的距离，获取第张滤网边缘图中第个边缘的异常程度；所述获取第张滤网边缘图中第个边缘的异常程度，包括的具体计算公式为： 式中，表示第张滤网边缘图中第个边缘的异常程度；表示第张滤网边缘图中边缘的数量；表示第张滤网边缘图中第个边缘与第个边缘之间的DTW距离；表示第张滤网边缘图中第个边缘与第张滤网边缘图的扩散中线之间的距离；表示第张滤网边缘图中第个边缘与第张滤网边缘图的扩散中线之间的距离；表示第张滤网边缘图中第个边缘与第张滤网边缘图的扩散中线之间的距离；表示取绝对值函数；表示线性归一化函数；所述根据每个滤网边缘图的边缘在不同滤网边缘图中的异常程度，获取每个滤网边缘图中每个边缘的异常权重，包括的具体方法为：预设一个阈值范围；对于第个滤网边缘图，将与第个滤网边缘图在阈值上的差异小于的滤网边缘图，作为第个滤网边缘图的阈值邻近边缘图；对于第张滤网边缘图中第个边缘，将第张滤网边缘图中第个边缘的坐标记为基准坐标；将第个滤网边缘图的阈值邻近边缘图中位于基准坐标下的边缘像素点组成的区域，记为第张滤网边缘图中第个边缘的对应区域；根据所述对应区域之间的异常程度，获取第张滤网边缘图中第个边缘的异常权重，其具体的计算公式为： 式中，表示第张滤网边缘图中第个边缘的异常权重；表示第张滤网边缘图中第个边缘的第个对应区域的异常程度；表示第张滤网边缘图中第个边缘的所有对应区域的异常程度均值；表示第张滤网边缘图中第个边缘的对应区域的数量；表示线性归一化函数。

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