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龙图腾网获悉上海玺芮实业有限公司申请的专利基于机器视觉的智能制造缺陷自动检测与分类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：CN120580226B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511071683.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于机器视觉的智能制造缺陷自动检测与分类方法是由张兴庐设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的智能制造缺陷自动检测与分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器视觉的智能制造缺陷自动检测与分类方法，具体涉及缺陷自动检测与分类技术领域，通过构建高分辨率多源样本数据集并引入图像预处理操作，覆盖不同制造批次、表面状态和光照条件下的缺陷表现，通过图像分割网络生成缺陷概率热图并提取初级缺陷候选区域，结合高频伪缺陷特征张量计算伪缺陷高频干扰系数，以及基于多分类置信度分布和语义邻接度计算多类缺陷重叠耦合系数，精准刻画缺陷候选区域中伪缺陷干扰强度及多类缺陷边界模糊程度，构建样本标签污染风险评估模型实现对训练数据中高污染风险样本的自动识别和筛查，显著降低误标注样本对深度模型训练的干扰，有效防止错误特征‑标签映射对模型泛化能力的侵蚀。

本发明授权基于机器视觉的智能制造缺陷自动检测与分类方法在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉的智能制造缺陷自动检测与分类方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S1，对被检测工件进行高分辨率图像采集，采集图像包括不同制造批次、表面状态、光照角度的多源样本，对采集图像进行预处理； 步骤S2，采用图像分割网络输出被检测工件的缺陷概率热图，对初级缺陷候选区域进行标记； 步骤S3，从初级缺陷候选区域中提取高频伪缺陷特征张量，并根据高频伪缺陷特征张量计算伪缺陷高频干扰系数，分析初级缺陷候选区域的伪缺陷高频干扰程度； 步骤S4，对每个初级缺陷候选区域缺陷类型进行交叉判断，获取缺陷类别间的多类缺陷重叠耦合信息计算多类缺陷重叠耦合系数，分析初级缺陷候选区域的多类缺陷重叠耦合程度； 步骤S5，根据伪缺陷高频干扰系数、多类缺陷重叠耦合系数构建样本标签污染风险评估模型，输出样本标签污染风险评估指数，评估在训练阶段样本标签的污染风险程度，识别高污染风险样本； 从初级缺陷候选区域中提取高频伪缺陷特征张量，并根据高频伪缺陷特征张量计算伪缺陷高频干扰系数，具体如下： 所述高频伪缺陷特征张量包括纹理响应张量、亮度异常张量、结构残差张量；将上述张量按通道融合，得到高频伪缺陷特征张量：； 对每个高频伪缺陷特征张量进行主成分分析，得到高频伪缺陷主成分向量：，其中为高频伪缺陷主成分向量，为主成分分析方法，用于从高频伪缺陷特征张量中提取高频伪缺陷主成分向量； 计算高频伪缺陷主成分向量的均值：，其中为第i个初级缺陷候选区域的高频伪缺陷主成分向量，N为初级缺陷候选区域的总数；计算高频伪缺陷主成分向量的协方差矩阵：，其中表示的转置； 计算伪缺陷分布偏离率：，其中为第i个初级缺陷候选区域的伪缺陷分布偏离率，为协方差矩阵的逆矩阵； 将初级缺陷候选区域的结构残差张量与真实缺陷集的结构残差张量进行结合计算结构对齐残差：，其中为结构对齐残差，为Sobel算子，是用于进行二范数平方处理； 对每个初级缺陷候选区域赋予置信度权重：，其中为被判定为初级缺陷候选区域时的缺陷概率均值，为缺陷概率阈值； 计算伪缺陷高频干扰系数：，其中为伪缺陷高频干扰系数； 在步骤S4中，将初级缺陷候选区域的图像块送入预训练的多分类缺陷判别模型，对每个初级缺陷候选区域缺陷类型进行交叉判断，得到多类缺陷置信度分布向量：其中为总的缺陷类型数，∈[0,1]，表示初级缺陷候选区域被判定为第k类缺陷的概率； 多类缺陷重叠耦合系数的获取逻辑如下： 基于多类缺陷置信度分布向量计算缺陷类别的不确定分布系数：，其中为不确定分布系数，为初级缺陷候选区域被判定为第k类缺陷的概率，为总的缺陷类型数； 基于缺陷类型语义特征向量计算不同缺陷类别的语义邻接度系数：，其中为语义邻接度系数，为初级缺陷候选区域被判定为第h类缺陷的概率，，为第k类缺陷类型的语义特征向量，为第h类缺陷类型的语义特征向量，和分别表示第k类缺陷类型和第h类缺陷类型语义特征向量的模； 计算多类缺陷重叠耦合系数：，其中为多类缺陷重叠耦合系数，N为初级缺陷候选区域的总数，分别表示不确定分布系数、语义邻接度系数的预设比例系数，且均大于0。

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