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龙图腾网获悉江苏图恩视觉科技有限公司申请的专利一种用于视觉检测的智能大数据监管系统及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：CN116703862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310673448.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种用于视觉检测的智能大数据监管系统及方法是由陈力;夏林文设计研发完成，并于2023-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于视觉检测的智能大数据监管系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及视觉检测技术领域，具体为一种用于视觉检测的智能大数据监管系统及方法，包括：产品数据采集模块、数据库、检测数据分析模块、视觉检测监管模块和产品检测模块，通过产品数据采集模块采集进行视觉检测过的产品的历史检测数据，将采集到的全部数据传输到数据库，通过数据库存储采集到的全部数据，通过检测数据分析模块分析历史检测数据，设置对产品图像进行预处理的必要程度参考值，通过视觉检测监管模块分析对当前产品图像进行预处理的必要程度并选择出目标产品，通过产品检测模块对当前产品进行视觉检测，加快了对产品进行视觉检测时的特征提取速度，进一步提高了视觉检测效率。

本发明授权一种用于视觉检测的智能大数据监管系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种用于视觉检测的智能大数据监管方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：采集进行视觉检测过的产品的历史检测数据； S2：预估不同类型产品的无效检测区域面积； S3：依据无效检测区域面积以及历史检测数据设置对产品图像进行预处理的必要程度参考值； S4：分析对当前产品图像进行预处理的必要程度并选择出目标产品； S5：对当前产品进行视觉检测； 在步骤S1中：采集到以往进行视觉检测过的不同类型产品的检测点数量集合为E＝{E1，E2，…，Em}，检测点数量均大于1，其中，共采集了m种不同类型的产品的数据，采集到以往检测对应类型产品时需要检测的每种类型产品的总数集合为B＝{B1，B2，…，Bm}，采集对m种产品进行视觉检测时拍摄的产品图像，以拍摄的图像中心为原点建立二维坐标系，采集所有检测点的位置坐标信息； 在步骤S2中：调取对m种产品进行视觉检测时拍摄的产品图像以及检测点的位置坐标信息，获取到拍摄的图像面积为X，利用随机增量法得到覆盖随机一种产品所有检测点的最小有效检测区域为：以a，b为圆心、ri为半径的圆形区域，得到m种产品的最小有效检测区域半径集合为r＝{r1，r2，…，ri，…，rm}，根据公式Zi＝X-π*ri2预估随机一种产品的无效检测区域面积Zi，其中，X＞π*ri2，通过相同计算方式得到m种产品的无效检测区域面积集合为Z＝{Z1，Z2，…，Zi，…，Zm}； 在步骤S3中：根据下列公式计算对随机一种产品图像进行预处理的必要程度Wi： 其中，Ei表示随机一种产品的检测点数量，Bi表示以往检测随机一种产品时需要检测的对应类型产品的总数，得到对m种产品图像进行预处理的必要程度集合为W＝{W1，W2，…，Wi，…，Wm}，将m种产品按必要程度从小到大的顺序进行排列，将排列好的产品分为k组，对前一组产品图像进行预处理的必要程度均小于后一组，获取到按随机一种分组方式分组后，k组产品对应的必要程度均值集合为M＝{M1，M2，…，Me，…，Mk}，根据公式计算随机一种分组方式的优度Fj，其中，Me表示按随机一种分组方式分组后第e组产品对应的必要程度均值，e＝1,2,…,k，j＝1,2,…,g，共有g种分组方式，通过相同计算方式得到g种分组方式的优度集合为F＝{F1，F2，…，Fj，…，Fg}，获取优度最大的分组方式的分组结果：获取到对应分组结果中每组产品对应的必要程度均值集合为M’＝{M1’，M2’，…，Mk’}，设置对产品图像进行预处理的必要程度参考值为Mk’； 在步骤S4-S5中：获取到当前产品需要检测的数量为c，采集当前产品的图像，获取到当前产品的检测点数量为H，得到当前产品的最小有效检测区域半径为R，根据公式计算对当前产品图像进行预处理的必要程度w，比较w和Mk’：若w≤Mk’，直接对当前产品的图像进行特征提取，与缺陷产品的特征进行匹配，对当前产品进行缺陷检测；若wMk’，选择当前产品为目标产品，对目标产品图像进行预处理：截取目标产品图像中的最小有效检测区域，将截取到的图像传输到图像处理系统中，利用图像处理系统对截取到的图像进行特征提取，与缺陷产品的特征进行匹配，对目标产品进行缺陷检测。

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