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龙图腾网获悉南京艾龙自动化装备有限公司申请的专利基于深度学习的机器视觉缺陷实时检测与分类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：CN120612502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511100385.3，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权基于深度学习的机器视觉缺陷实时检测与分类方法及系统是由郁标;许琪设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的机器视觉缺陷实时检测与分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的机器视觉缺陷实时检测与分类方法及系统，涉及机器视觉检测领域，包括通过计算局部熵值和梯度方向一致性确定区域增强权重，进行分区域自适应增强；建立特征传递序列并递进式融合特征；生成并修正缺陷区域概率分布图；构建动态决策矩阵计算综合评分进行缺陷分级。该方法能提高复杂背景下缺陷检测准确率，减少误检漏检，实现缺陷实时定位和精准分类。

本发明授权基于深度学习的机器视觉缺陷实时检测与分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的机器视觉缺陷实时检测与分类方法，其特征在于，包括： 获取工业产品表面的图像数据，对图像数据沿预设方向序列进行区域分割，得到多个区域子图像； 在每个区域子图像内，构建像素点与其邻域的关联强度矩阵，基于所述关联强度矩阵计算每个像素点的局部熵值，提取每个像素点的梯度向量并在不同方向上投影，根据投影分量计算每个像素点的梯度方向一致性，将局部熵值和梯度方向一致性组合生成区域特性数据； 提取区域特性数据中每个像素点的局部熵值与梯度方向一致性的极值点，将满足预设极值范围的极值点聚类得到区域种子点，建立区域种子点之间的拓扑连接关系，计算特性传递系数，生成区域生长路径； 沿区域生长路径将区域种子点的局部熵值和梯度方向一致性向外传递，根据像素点到区域种子点的距离计算衰减因子，将所述局部熵值、梯度方向一致性与衰减因子的乘积作为区域增强权重，基于区域增强权重对图像数据进行分区域自适应增强，得到增强后的图像数据； 提取增强后的图像数据的结构特征，建立特征传递序列，根据特征传递序列计算特征间的关联度矩阵，基于关联度矩阵建立特征优化路径，沿特征优化路径对特征进行递进式融合，得到融合特征数据； 根据融合特征数据生成缺陷区域概率分布图，结合区域增强权重对缺陷区域概率分布图进行修正，确定缺陷区域，提取缺陷区域的拓扑结构特征，建立缺陷特征描述，根据缺陷特征描述进行缺陷分类，输出缺陷类型和置信度得分； 基于区域增强权重和置信度得分构建动态决策矩阵，在动态决策矩阵中计算每个缺陷区域的综合评分，根据综合评分对缺陷进行分级，生成缺陷严重程度量化指标，并输出缺陷检测结果。

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