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龙图腾网获悉灵宝宝鑫电子科技有限公司申请的专利基于机器学习的铜箔表面缺陷检测方法、系统及设备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：CN120107195B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510170317.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于机器学习的铜箔表面缺陷检测方法、系统及设备是由李会东;樊斌锋;裴晓哲;王斌;冯丹鹤;程洁琼;陈方妍;何佳佳;邹萌青设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的铜箔表面缺陷检测方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理技术领域，公开了基于机器学习的铜箔表面缺陷检测方法、系统及设备，方法包括：拍摄待检测铜箔表面，以预设速度移动铜箔获取多张具有重复区域的图像，对每张图像进行缺陷检测，获取第一缺陷区域及其位置信息；基于第一张图像的缺陷位置和移动速度，推断后续图像中缺陷的位置，并计算实际位置与推断位置的偏差值；统计偏差值小于预设阈值的图像数量，若该数量占总图像数量的比例大于等于预设阈值，则将该缺陷区域判定为第二缺陷区域；从每张图像中分割出第二缺陷区域所在的小范围区域，拼接成一张图像，利用机器学习技术进一步检测和分类缺陷。本发明能够提高铜箔表面缺陷检测的效率和准确性。

本发明授权基于机器学习的铜箔表面缺陷检测方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的铜箔表面缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1、使用固定的高精度拍摄设备拍摄待检测铜箔表面，在拍摄的过程中以预设的第一速度移动所述待检测铜箔获取多张不同的具有重复区域的铜箔表面图像，对每张铜箔表面图像进行缺陷检测获取对应的第一缺陷区域，包括：对所述铜箔表面图像进行灰度化处理和直方图均衡得到均衡图像；基于所述均衡图像生成多张对应的低分辨率图像，对每张所述低分辨率图像进行特征提取，获取到对应的特征点，判断多个所述特征点在所述均衡图像中的像素位置是否相同，若相同，将所述特征点作为缺陷关键点，若不同，计算每个特征点在所述均衡图像中的第一变化率，将最大第一变化率对应的所述特征点作为缺陷关键点；从缺陷关键点出发，通过相似度计算和连通性条件逐步扩展并确定完整的缺陷区域，将完整的缺陷区域作为所述第一缺陷区域，还获取所述第一缺陷区域的位置信息； 步骤S2、获取第一张所述铜箔表面图像的所述第一缺陷区域的所述位置信息作为第一位置信息，基于所述第一位置信息和所述第一速度计算下一张所述铜箔表面图像的所述第一缺陷区域的所述位置信息，将计算出的所述位置信息称为推断位置信息，计算所有所述铜箔表面图像的所述第一缺陷区域的所述推断位置信息； 步骤S3、对除第一张所述铜箔表面图像外的剩余所述铜箔表面图像，获取对应的所述位置信息和所述推断位置信息，计算所述位置信息和所述推断位置信息的偏差值，若所述偏差值小于预设的第一阈值，判定第一张所述铜箔表面图像的所述第一缺陷区域和下一张铜箔表面图像的所述第一缺陷区域是同一个缺陷，获取和第一张所述铜箔表面图像的所述第一缺陷区域是同一个缺陷的所有所述铜箔表面图像的第一数量，若所述第一数量占所有铜箔表面图像总数量的比值大于等于预设的第二阈值，将对应的所述第一缺陷区域判定为第二缺陷区域； 步骤S4、获取每张所述铜箔表面图像的所述第二缺陷区域，从每张所述铜箔表面图像中分割出所述第二缺陷区域所在的小范围区域，将所有所述小范围区域拼接成一张拼接图像，基于所述拼接图像利用机器学习技术进一步检测和分类缺陷。

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