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龙图腾网获悉深圳大方智能科技有限公司申请的专利一种多角度打光的墙面施工质量检测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：CN115980065B 。

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：202310062012.6，技术领域涉及：G01N21/88；该发明授权一种多角度打光的墙面施工质量检测方法是由邓煜;严启凡;何彦杉设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多角度打光的墙面施工质量检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多角度打光的墙面施工质量检测方法，属于建筑墙面施工检测技术领域，包括：使用设备云台前方的摄像头，以及设备云台前方和前侧方的补光灯进行图像数据采集；使用原始图像卷积，再反卷积的方法生成与原始图像对应的图像；对上述图像进行阴影调整算法；对上述得到的所有边缘，计算边缘所占的总长度q，q即为墙面是否有痕迹的判断标准，对于全图求其方差δ，将方差δ作为墙面整体是否均一的判断标准，根据经验调试，选取合适的q与δ阈值，任一值大于阈值的墙即为不合格。本发明通过传统视觉算法进行图像的处理，通过计算图像边缘数量及长度，从而达到判断墙面是否有明显痕迹的依据，可从多角度检测家庭墙面装修的质量。

本发明授权一种多角度打光的墙面施工质量检测方法在权利要求书中公布了：1.一种多角度打光的墙面施工质量检测方法，该质量检测方法配合建筑墙面处理机器人使用，该建筑墙面处理机器人通过设备云台控制墙面处理机构进行墙面腻子的刮批打磨，所述设备云台正前方固定有摄像头和补光灯，其特征在于：所述设备云台前侧方同样固定有补光灯，通过建筑墙面处理机器人进行墙面施工质量的检测，该质量检测方法包括： Sp1：采集数据：使用设备云台正前方的摄像头，以及设备云台正前方的补光灯进行图像数据采集，采集到的图像数据作为训练集的训练数据，在相同位置，关闭正前方补光灯，打开前侧方补光灯，作为训练数据对应的标签，在相同位置，通过补光灯正面打光、侧面打光各采集一次图像，二者一一对应，作为神经网络训练时的输入及标签； Sp2：深度学习：使用原始图像卷积，再反卷积的方法生成与原始图像对应的图像，新图像生成后即对应侧面打光照射下正拍的图像； Sp3：传统视觉算法：对上述图像进行阴影调整算法，加大原图中阴影部分的暗化效果，形成更明显的视觉对比，模拟侧面打光的效果，首先要识别出阴影区，再通过对阴影区的色彩做变换处理，使其达到暗化效果，最后对阴影区和非阴影区间的边缘作平滑处理； Sp4：判断施工质量：对得到的所有边缘，计算边缘所占的总长度q，q即为墙面是否有痕迹的判断标准，对于全图求其方差δ，将方差δ作为墙面整体是否均一的判断标准，根据经验调试，选取合适的q与δ阈值，任一值大于阈值的墙即为不合格； Sp2-1：图像生成网络采用全卷积神经网络，以左边网络为特征提取网络，使用conv卷积和pooling池化，收缩路径上是每两个3*3的卷积层，后跟一个2*2的最大池化层，其步长为2，并且每个卷积层后面采用relu激活函数来对原始图片进行降采样操作，同时，每一次降采样都会增加一倍通道数； Sp2-2：以右边网络为特征生成网络，使用上采样产生的特征图与左侧特征图进行连接操作，在扩展路径的向上采样中，每一步会有一个2*2的卷积层，且其激活函数也是relu，以及两个3*3的卷积层，同时，每一步的上采样都会加入来自相对应收缩路径的特征图，并经裁剪以保持相同的形状； Sp2-3：最后再经过两次卷积操作，生成特征图，再用两个卷积和大小为1*1的卷积做分类得到三张图，代表图像的R、G、B三层，再与数据库中图像求取损失函数，反向传播计算； Sp3-1：将图像转为灰度图，并归一化； Sp3-2：确定阴影区：每个图像点的灰度值为gray，每个点计算d＝1-gray*1-gray，对全图求d的平均值d1，并以d1作为分界线； Sp3-3：在dd1的区域，即原图较暗的区域，将原图的RGB通道的数值缩小，在dd1的区域，即原图较亮的区域，将原图的RGB通道的数值放大，处理后将超过255的数值，改为255。

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