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龙图腾网获悉深圳觉明人工智能有限公司申请的专利基于深度学习的机器视觉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：CN120102577B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510600884.2，技术领域涉及：G01N21/88；该发明授权基于深度学习的机器视觉检测方法及系统是由胡钞峻设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的机器视觉检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及外观检测技术领域，揭露了一种基于深度学习的机器视觉检测方法及系统，包括：分析目标机器对应的机器核心表征；对机器制程影像进行区域截取处理，得到机器靶点影像；从机器制程影像中提取出目标机器对应的机器待验属性，对机器待验属性进行阈值划分处理，得到划分待验属性，对划分待验属性进行属性弱化处理，得到弱化待验属性，对弱化待验属性进行层级筛选，得到目标待检属性；计算目标机器对应的机器畸变度；计算目标机器在生产制程工艺中的尺寸离散熵；利用预先训练好的深度学习质量评测模型评测目标机器对应的视觉检测质量，生成目标机器对应的视觉检测结果。本发明可以提高机器视觉检测的准确性。

本发明授权基于深度学习的机器视觉检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的机器视觉检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测的目标机器对应的生产制程工艺，查询所述生产制程工艺对应的工艺参数集，基于所述工艺参数集，分析所述目标机器对应的机器核心表征，其中，所述基于所述工艺参数集，分析所述目标机器对应的机器核心表征，包括： 对所述工艺参数集进行清洗处理，得到目标参数集； 提取所述目标参数集对应的参数标识，并查询所述目标机器对应的机器运行情境； 计算所述参数标识与所述机器运行情境之间的契合指数； 基于所述契合指数，提取所述目标参数集中的核心参数集； 对所述核心参数集进行特征提取，得到参数集特征； 基于所述参数集特征，分析所述目标机器对应的机器核心表征； 其中，所述计算所述参数标识与所述机器运行情境之间的契合指数，包括： 分别对所述参数标识与所述机器运行情境进行数据降维处理，得到降维参数标识和降维运行情境； 分别对所述降维参数标识和所述降维运行情境进行向量化处理，得到降维参数标识向量和降维运行情境向量； 结合所述降维参数标识向量和所述降维运行情境向量，通过下述公式计算所述参数标识与所述机器运行情境之间的契合指数： 其中，A表示参数标识与机器运行情境之间的契合指数，Ba表示降维参数标识向量中的第a个向量，Db表示降维运行情境向量中的第b个向量，a和b分别表示降维参数标识向量和降维运行情境向量对应的序列号，q和r分别表示降维参数标识向量和降维运行情境向量对应的数量； 拍摄所述生产制程工艺中关于所述目标机器对应的机器制程影像，基于所述机器核心表征，设定所述目标机器对应的机器检测靶点，基于所述机器检测靶点，对所述机器制程影像进行区域截取处理，得到机器靶点影像； 从所述机器制程影像中提取出所述目标机器对应的机器待验属性，对所述机器待验属性进行阈值划分处理，得到划分待验属性，对所述划分待验属性进行属性弱化处理，得到弱化待验属性，对所述弱化待验属性进行层级筛选，得到目标待检属性； 调用所述目标机器对应的机器蓝本影像，并基于所述机器检测靶点，从所述机器蓝本影像中提取出机器蓝本待验属性，结合所述目标待检属性和所述机器蓝本待验属性，计算所述目标机器对应的机器畸变度； 测量所述目标机器在所述生产制程工艺中的机器规格参数，基于所述机器规格参数，计算所述目标机器在所述生产制程工艺中的尺寸离散熵，并基于所述机器规格参数，确定所述目标机器对应的机器终态规格，结合所述尺寸离散熵和所述机器终态规格，计算所述目标机器对应的机器精密度； 结合所述机器畸变度和所述机器精密度，利用预先训练好的深度学习质量评测模型评测所述目标机器对应的视觉检测质量，基于所述视觉检测质量，生成所述目标机器对应的视觉检测结果。

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深圳觉明人工智能有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区粤兴二道6号武汉大学深圳产学研大楼B503；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”。