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龙图腾网获悉天津市立恒业包装材料有限公司申请的专利一种金属板表面印刷缺陷高效识别检测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：CN120672699B 。

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：202510768595.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种金属板表面印刷缺陷高效识别检测方法是由任崇祥设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种金属板表面印刷缺陷高效识别检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及缺陷检测技术领域，具体涉及一种金属板表面印刷缺陷高效识别检测方法。方法包括：获取待检测像素点的差异表征值和疑似判定指标值，并根据疑似判定指标值获取疑似缺陷像素点；根据疑似缺陷像素点的疑似判定指标值和坐标值对所有疑似缺陷像素点进行聚类，得到各个聚类簇，并根据疑似缺陷像素点的差异表征值、疑似缺陷像素点所属聚类簇中的疑似缺陷像素点梯度方向以及所属聚类簇中的所有疑似缺陷像素点的灰度值标准差和均值，得到疑似缺陷像素点的异常程度表征值；根据异常程度表征值对待检测印刷金属板的表面进行印刷缺陷识别。且本发明能够提高对印刷金属板表面印刷缺陷区域识别的准确性。

本发明授权一种金属板表面印刷缺陷高效识别检测方法在权利要求书中公布了：1.一种金属板表面印刷缺陷高效识别检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 获取待检测印刷金属板的表面图像和标准图像； 根据相同位置处的待检测像素点与标准像素点之间的差异，得到各个待检测像素点的差异表征值，所述待检测像素点属于表面图像，所述标准像素点属于标准图像； 根据所述待检测像素点的差异表征值、所述待检测像素点的灰度共生矩阵特征值以及所述待检测像素点的邻域待检测像素点，得到所述待检测像素点的疑似判定指标值，并根据所述疑似判定指标值获取疑似缺陷像素点； 根据所述疑似缺陷像素点的疑似判定指标值和坐标值对所有疑似缺陷像素点进行聚类，得到各个聚类簇，并根据所述疑似缺陷像素点的差异表征值、所述疑似缺陷像素点所属聚类簇中的疑似缺陷像素点梯度方向以及所属聚类簇中的所有疑似缺陷像素点的灰度值标准差和均值，得到所述疑似缺陷像素点的异常程度表征值； 根据所述异常程度表征值对待检测印刷金属板的表面进行印刷缺陷识别； 待检测像素点的差异表征值的获取方法，包括： 以所述待检测像素点为中心，建立长和宽为预设第一长度的窗口，并记为对应待检测像素点的第一局部窗口，以所述标准像素点为中心，建立长和宽为预设第一长度的窗口，并记为对应标准像素点的第一局部窗口； 针对于所述表面图像上的任一待检测像素点，将所述标准图像上的与所述待检测像素点坐标相同的标准像素点记为所述待检测像素点的同位置标准像素点，获取所述待检测像素点的第一局部窗口中所出现的所有灰度值类型构建的集合，并记为所述待检测像素点对应的灰度值类型集合，将所述待检测像素点与所述待检测像素点的同位置标准像素点之间的灰度值差值的绝对值记为所述待检测像素点的灰度特征差值，获取所述灰度值类型集合中的各个灰度值类型对应的概率差值，并将所述邻域灰度值集合中的所有灰度值类型对应的概率差值的均值记为所述待检测像素点的概率特征差值，将所述待检测像素点的灰度特征差值与概率特征差值的乘积记为所述待检测像素点的差异表征值，所述灰度值类型集合中的第b个灰度值类型对应的概率差值为所述第b个灰度值类型在所述待检测像素点的第一局部窗口中出现的概率与所述第b个灰度值类型在所述同位置标准像素点的第一局部窗口中出现的概率之间的差值绝对值； 待检测像素点A的差异表征值的计算表达式为： ； 其中，为待检测像素点A的差异表征值，为待检测像素点A的灰度值，为待检测像素点A的同位置标准像素点的灰度值，B为待检测像素点A对应的灰度值类型集合中的灰度值类型总数量，为待检测像素点A对应的灰度值类型集合中的第b个灰度值类型在待检测像素点A的第一局部窗口中出现的概率，为待检测像素点A对应的灰度值类型集合中的第b个灰度值类型在待检测像素点A的同位置标准像素点的第一局部窗口中出现的概率； 待检测像素点的疑似判定指标值的获取方法，包括： 针对于所述表面图像上的任一待检测像素点：以所述待检测像素点为中心，建立长和宽为预设第二长度的窗口，并记为所述待检测像素点的第二局部窗口，将所述待检测像素点的第二局部窗口中的所有待检测像素点的灰度特征差值构建的窗口记为对应待检测像素点的第二特征窗口，将所述待检测像素点的第一局部窗口中的所有待检测像素点的灰度特征差值构建的窗口记为对应待检测像素点的第一特征窗口，根据所述待检测像素点的第一局部窗口中的待检测像素点的灰度值，获取得到对应待检测像素点的灰度共生矩阵，并根据所述待检测像素点的灰度共生矩阵的逆差距特征值以及所述待检测像素点的第一特征窗口中的所有灰度特征差值的均值与所述待检测像素点的第二特征窗口中的所有灰度特征差值的均值之间的差值，得到所述待检测像素点的缺陷表征值；将所述待检测像素点的缺陷表征值与所述待检测像素点的差异程度表征值的乘积进行归一化处理所得到的结果记为所述待检测像素点的疑似判定指标值。

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