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龙图腾网获悉苏州佳智彩光电科技有限公司申请的专利面向屏幕视觉检测的特征点定位方法、系统及存储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：CN120782868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511299524.X，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权面向屏幕视觉检测的特征点定位方法、系统及存储介质是由吴红君;马煜华;李浪浪设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向屏幕视觉检测的特征点定位方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向屏幕视觉检测的特征点定位方法、系统及存储介质，方法包括多层特征定位图的设计与采集、ROI区域精确分割与矩形顶点获取、椭圆区域特征信息的高精度提取、椭圆区域特征排序与鲁棒对应关系、建立基于神经网络的高精度非线性函数映射关系、获取全屏幕像素点在相机坐标系下的坐标。本发明可实现高精度、强鲁棒性、高效且能自适应复杂环境的屏幕特征点定位，为Demura算法、显示画面质量检测以及其它精密屏幕校准应用提供重要支撑。

本发明授权面向屏幕视觉检测的特征点定位方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种面向屏幕视觉检测的特征点定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 基于待检测屏幕参数，设计融合了两层嵌套式特征的定位图，其中第一层特征为环绕整个特征区域的全局矩形框，第二层特征为在所述全局矩形框内部的理想屏幕椭圆中心坐标集合； 对采集到的相机原图进行边缘检测，获得二值边缘图；对所述二值边缘图执行霍夫直线检测，识别出构成全局矩形边框的四条主要直线并进行直线拟合；通过联立求解四条直线方程，计算出矩形框的四个顶点在相机图像坐标系下的坐标集合；根据坐标集合所确定的矩形区域，对相机原图进行图像分割，得到感兴趣区域； 对感兴趣区域的图像数据进行二值化处理，得到仅包含椭圆信息的二值图像；对所述二值图像中的各椭圆目标进行边缘检测，获取各椭圆的外部轮廓点集合，并基于各椭圆的外部轮廓点集合计算各椭圆在相机图像坐标系下的几何中心坐标；将各椭圆的几何中心坐标加入到实际检测到的椭圆中心坐标集合并拟合； 基于全局矩形框的四个顶点坐标集合和矩形框的四个顶点在相机图像坐标系下的坐标集合，计算从理想屏幕坐标系到相机图像坐标系的初始透视变换矩阵；将理想屏幕椭圆中心坐标集合代入所述透视变换矩阵，得到椭圆在相机图像中的初步定位坐标集合；基于椭圆在相机图像中的初步定位坐标集合对拟合后的椭圆中心坐标集合进行排序，得到与理想屏幕椭圆中心坐标集合对应的实际检测椭圆中心坐标集合； 采用BP神经网络建立从理想屏幕椭圆中心坐标集合到实际检测椭圆中心坐标集合的非线性映射关系并训练； 利用训练好的BP神经网络，将理想屏幕所有像素点的坐标集合作为输入，预测得到全屏幕所有像素点在相机图像坐标系下的对应坐标集合； 所述理想屏幕椭圆中心坐标集合在所述全局矩形框的内部，以等间距的方式分布； 基于椭圆在相机图像中的初步定位坐标集合对拟合后的椭圆中心坐标集合进行排序，具体包括以下步骤： 步骤1、初始化一个空的已排序椭圆中心坐标集合和一个已匹配标记数组; 步骤2、对于理想屏幕椭圆中心坐标集合中的每一个理想椭圆点，取出其对应的粗定位坐标； 步骤3、计算与实际检测椭圆中心坐标集合中所有未被匹配点的欧氏距离; 步骤4、找到距离最小的实际检测点，若到的距离小于预设的阈值，则认为是理想椭圆点的对应点，将及其对应的序号添加到中，并将标记为已匹配; 步骤5、若在阈值范围内未找到对应点,则认为理想椭圆点对应的实际椭圆点缺失; 步骤6、若中存在未被匹配的点，则视为多余的干扰点，予以剔除； 步骤7、重复步骤1至步骤6,直到理想屏幕椭圆中心坐标集合中的所有点都被尝试匹配。

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