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龙图腾网获悉湖南科洛德科技有限公司申请的专利基于ZYNQ的大幅面物体表面缺陷检测方法、装置和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：CN119666851B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411735447.3，技术领域涉及：G01N21/88；该发明授权基于ZYNQ的大幅面物体表面缺陷检测方法、装置和系统是由请求不公布姓名设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ZYNQ的大幅面物体表面缺陷检测方法、装置和系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于ZYNQ的大幅面物体表面缺陷检测方法、装置和系统，包括：ZYNQ处理模块接收线阵相机发送的待测物体的实时表面图像，对实时表面图像进行解析，得到实时图像数据；提取实时图像数据并将实时图像数据与预设的参考数据进行比较，得到差值数据；根据差值数据和多个预设的阈值识别缺陷图像数据；对多场缺陷图像数据进行融合得到预处理图像，并将预处理图像发送给上位机。本发明通过ZYNQ处理模块对表面图像进行预处理，得到包含缺陷的预处理图像；使上位机无需处理原始的表面图像，可以直接处理预处理图像，减少了上位机的工作量，降低了上位机对性能的要求，从而降低了成本。

本发明授权基于ZYNQ的大幅面物体表面缺陷检测方法、装置和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于ZYNQ的大幅面物体表面缺陷检测方法，其特征在于，所述基于ZYNQ的大幅面物体表面缺陷检测方法包括： ZYNQ处理模块接收线阵相机发送的待测物体的实时表面图像，对所述实时表面图像进行解析，得到实时图像数据，其中，所述待测物体为大幅面物体，每个ZYNQ处理模块与一个8K线阵相机或两个4K线阵相机连接，多组线阵相机和ZYNQ处理模块并行工作，以覆盖大幅面物体的检测区域； 提取所述实时图像数据并将所述实时图像数据与预设的参考数据进行比较，得到差值数据，具体包括：提取若干行图像数据，采用滤波算法对像素灰度值进行平均处理，得到反映图像背景信息的参考行数据，滤波算法包括统计平均和移动平均；将所述实时图像数据的灰度值与所述参考行数据的灰度值进行比较，得到所述差值数据； 根据所述差值数据和多个预设的阈值识别缺陷图像数据，具体包括：将所述差值数据作绝对值运算得到运算结果；将所述运算结果与多个预设的阈值进行组合比较得到比较结果，根据所述比较结果识别所述缺陷图像数据，具体包括：若所述运算结果大于T1，则将所述差值数据对应的表面图像识别为过曝图像；若所述运算结果小于T0，则将所述差值数据对应的表面图像识别为受干扰图像；若所述运算结果大于T0且小于T1，则将所述差值数据对应的表面图像识别为有效缺陷图像，得到所述缺陷图像数据；其中，T0和T1为实时图像数据的灰度参考值，T0小于T1； 对多场所述缺陷图像数据进行融合得到预处理图像； 其中，所述对多场所述缺陷图像数据进行融合得到预处理图像包括： 条纹光源多角度照射所述待测物体表面，获取各角度照射的表面图像，以得到多场所述缺陷图像数据； 将多场所述缺陷图像数据进行融合，生成所述预处理图像； 在执行所述生成所述预处理图像之后，还包括： 平场校正：利用参考行图像灰度值曲线，计算校正系数，对所述预处理图像进行平场校正，消除光照不均匀性，得到校正图像数据； 滤波和边缘检测：对所述校正图像数据进行均值滤波抑制噪声，采用Sobel算子进行边缘检测，设定边缘检测阈值，提取显著边缘特征，得到边缘检测结果； 图像分割：对所述边缘检测结果进行自适应阈值分割和二值化处理，得到黑白二值图； 缺陷分析：对所述黑白二值图进行连通域标记，Blob特征提取，记录缺陷位置坐标，得到缺陷特征数据，其中，缺陷特征数据包括缺陷区域的位置坐标和外接矩形、缺陷区域的形状特征参数和对应的原始灰度图像数据； 其中，所述ZYNQ处理模块得到缺陷特征数据之后，还包括：对缺陷特征数据的缺陷数量和特征进行判断；当缺陷数量和特征小于阈值，将缺陷特征数据对应的图像区域判定为非缺陷区域，不将此缺陷特征数据发送到上位机；当缺陷数量和特征大于阈值，将缺陷特征数据对应的图像Blob区域定为缺陷区域，将此缺陷特征数据发送到上位机； 其中，所述ZYNQ处理模块和所述上位机采用双网口千兆网通信，一个网口用于传输所述ZYNQ处理模块与所述上位机之间的各种命令和各项配置参数，另一个网口用于将缺陷特征数据传输到上位机。

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