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龙图腾网获悉天津昊宸智能科技有限公司申请的专利一种方形动力电池外壳视觉缺陷快速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：CN120318234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510803667.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种方形动力电池外壳视觉缺陷快速检测方法及系统是由惠福增;王更涛;李张伙设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种方形动力电池外壳视觉缺陷快速检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种方形动力电池外壳视觉缺陷快速检测方法及系统，涉及图像处理技术领域，包括：获得高分辨率多视角图像序列，输出标准化图像数据，进行前视觉划痕检测，输出划痕缺陷位置及特征，输出包含置信度得分的缺陷候选区域，识别出气泡类缺陷，汇总缺陷候选区域的识别结果并生成标注图像。本申请解决了现有技术中由于多视角图像信息未充分融合、传统划痕检测依赖单一边缘特征且主缺陷识别模型对细微缺陷如气泡识别能力不足，导致缺陷检测准确率低、漏检和误检现象严重，难以实现全面且精准的缺陷定位与分类的问题，提高了多视角信息融合能力及多类别缺陷的识别准确性和检测效率，实现了缺陷检测结果的高精度、全面性和实时质量监控。

本发明授权一种方形动力电池外壳视觉缺陷快速检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种方形动力电池外壳视觉缺陷快速检测方法，其特征在于，所述方法包括： S100、使用多视角图像采集装置，对方形动力电池外壳的多个面位和角度进行图像采集，获得高分辨率多视角图像序列，所述多视角图像采集装置包括多个工业相机，分别设置在顶视、斜视及侧视方向，构成围绕外壳顶部与侧面的三维成像阵列； S200、对所述图像序列进行预处理，输出标准化图像数据； S300、对所述标准化图像数据进行前视觉划痕检测，执行基于边缘特征快速划痕识别，输出划痕缺陷位置及特征； S400、利用深度学习模型对预处理图像进行主缺陷识别，对所述划痕缺陷位置进行全面缺陷检测，输出包含置信度得分的缺陷候选区域，所述主缺陷识别为识别出凹坑、脏污、异物； S500、获得低置信度缺陷候选区域，对所述低置信度缺陷候选区域执行局部图像增强、纹理分析及二次分类操作，识别出气泡类缺陷，其中，识别出气泡类缺陷，包括： 基于主缺陷识别阶段的输出，筛选置信度得分低于预设第一阈值的缺陷候选区域，构成低置信度候选区域集， 对所述低置信度候选区域执行局部图像增强处理，所述增强处理包括局部对比度增强、边缘强化、图像锐化， 对增强后的图像区域提取纹理特征，包括局部二值模式LBP、灰度共生矩阵GLCM特征和Gabor滤波响应， 将所述纹理特征输入至用于气泡识别的二分类器中，执行二次缺陷识别，输出气泡类缺陷的识别标签及对应置信度得分， 若输出气泡类缺陷对应置信度得分高于第二阈值，则将当前候选区域判定为气泡类缺陷，并加入最终缺陷区域集； S600、汇总缺陷候选区域的识别结果并生成标注图像，同时将缺陷类型、位置及严重程度信息输出至质检系统。

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