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龙图腾网获悉泉州师范学院申请的专利一种基于多光谱成像的产品缺陷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：CN120147310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510609078.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多光谱成像的产品缺陷检测方法及系统是由柯跃前;蒋威;叶一青;李昆塬设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多光谱成像的产品缺陷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多光谱成像的产品缺陷检测方法及系统，包括：获取金融支付终端产品的多光谱图像数据，生成第一图像集；对第一图像集进行去噪滤波和对比度增强处理，生成第二图像集；基于第二图像集进行特征提取，生成特征集；根据特征集构建塑料外壳和金属电路板的专用卷积神经网络模型，通过迁移学习生成适配材质差异的模型集，并确定最终检测模型对实时多光谱图像进行缺陷检测，获得检测结果。本发明提高了金融支付终端产品质量检测的准确性和效率，并为生产过程优化提供了数据支持，有效降低了产品缺陷率，提升了产品质量和可靠性。

本发明授权一种基于多光谱成像的产品缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多光谱成像的产品缺陷检测方法，其特征在于，包括： 获取金融支付终端产品的多光谱图像数据，生成包含表面缺陷和内部焊接信息的第一图像集； 对所述第一图像集进行去噪滤波和对比度增强处理，生成第二图像集；判断所述第二图像集的分辨率和清晰度是否满足预设要求，若满足预设要求，则确定为训练数据； 基于所述第二图像集提取包含气泡、异物和焊接不良的纹理形状特征，生成特征集； 根据所述特征集构建塑料外壳和金属电路板的专用卷积神经网络模型，通过迁移学习生成适配材质差异的第一模型集； 对所述第一模型集应用数据增强和L2正则化算法进行优化，生成第二模型集，若所述第二模型集的准确率和召回率超过预设阈值，则确定为最终检测模型； 通过所述第二模型集对实时多光谱图像进行缺陷检测，生成包含缺陷位置、类型和严重程度的缺陷集； 基于所述缺陷集构建缺陷特征数据库，若所述缺陷特征数据库包含位置、类型和严重程度字段，则确定为可匹配数据集；采用向量检索算法对所述缺陷特征数据库进行特征匹配，生成匹配集；根据所述匹配集应用关联规则挖掘算法，生成包含生产环节对应关系的溯源数据集。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人泉州师范学院，其通讯地址为：362200 福建省泉州市丰泽区东海大街398号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。