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龙图腾网获悉智翼博智能科技(苏州)有限公司申请的专利用于透明薄膜的划痕检测方法、装置、设备及介质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：CN120894353B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511395411.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权用于透明薄膜的划痕检测方法、装置、设备及介质是由曾颢;夏禹设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于透明薄膜的划痕检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于透明薄膜的划痕检测方法、装置、设备及介质，包括：首先对透明薄膜灰度图像进行图像相乘处理和动态范围映射，经阈值分割获得目标灰度图像；然后基于该图像计算像素梯度幅值并合成边缘梯度图像，通过高斯滤波和灰度线性变换生成第一显著图像；同时对原目标图像进行对数变换得到第二显著图像；接着分别计算两幅显著图像的灰度均值，结合预设阈值确定自适应分割阈值，通过双图像阈值分割提取缺陷区域并取交集获得初始划痕区域；最后根据预设面积条件筛选得到最终划痕区域。本方法通过多特征融合和自适应阈值技术，有效解决了透明薄膜划痕检测中对比度低、光照不均等难题，显著提升了检测效率和准确性，具有较高的工程应用价值。

本发明授权用于透明薄膜的划痕检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种用于透明薄膜的划痕检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集若干透明薄膜灰度图像； S2：对透明薄膜灰度图像进行图像相乘处理，得到第一目标图像，根据第一目标图像中像素的最小灰度值和最大灰度值映射到新的灰度动态范围内，得到第二目标图像，根据第二目标图像进行阈值分割提取到有效产品区域，并将其映射在透明薄膜灰度图像上得到目标灰度图像；所述第一目标图像的获得包括： 设任意一张透明薄膜灰度图像为，将透明薄膜灰度图像中每个像素位置的灰度值与自身相乘，并对相乘结果进行缩放和偏移得到第一目标图像，计算公式为： ， 式中表示输出第一目标图像在像素位置处的灰度值，表示输入透明薄膜灰度图像在像素位置处的灰度值，表示缩放因子，表示偏移量； 若第一目标图像中像素的灰度值计算结果低于或者高于当前图像数据类型的取值范围，则灰度值为该数据类型的最小值或者最大值； 所述第二目标图像的获得包括： 对于任意一张第一目标图像，首先遍历第一目标图像中所有的像素点获取到当前图像实际存在的最小灰度值和最大灰度值，根据最小灰度值和最大灰度值映射到新的灰度动态范围内，新的灰度动态范围选取当前图像数据类型的所支持的最小值0和最大值255，对第一目标图像中每个像素进行转换得到第二目标图像，计算公式为： ，， ， 式中表示第二目标图像在像素位置处的灰度值,表示第一目标图像在像素位置处的灰度值，表示第一目标图像中像素最小灰度值，表示第一目标图像中像素最大灰度值； S3：对目标灰度图像中的像素点进行Sobel边缘检测，分别计算水平和垂直方向上的梯度幅值，将两个方向上的梯度幅值进行合成得到边缘梯度图像； S4：对边缘梯度图像进行高斯滤波处理后计算整体图像灰度均值，根据整体图像灰度均值确定第一灰度阈值和第二灰度阈值，利用所述第一灰度阈值和第二灰度阈值对边缘梯度图像进行灰度线性变换得到第一显著图像； S5：根据目标灰度图像中的像素灰度值，对目标灰度图像进行对数变换处理，得到第二显著图像； S6：分别计算第一显著图像和第二显著图像的灰度均值，根据两个图像的灰度均值以及预设显著阈值确定第一显著图像和第二显著图像的自适应分割阈值； S7：利用所述自适应分割阈值对第一显著图像、第二显著图像分别进行阈值分割处理，将两者提取到的缺陷区域取交集处理得到初始划痕区域，根据预设判定条件对初始划痕区域进行筛选得到最终划痕区域。

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