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龙图腾网获悉厦门大学;厦门特仪科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的检测相对水平的方法及装置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：CN116958060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310767214.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器学习的检测相对水平的方法及装置是由郭伟杰;林宇航;王世锐;林志阳设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的检测相对水平的方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于机器学习的检测相对水平的方法及装置，包括：响应于利用工业相机拍摄待测屏幕生成拍摄图片；选取生成的拍摄图片中边缘特征明显的区域，计算该区域内所有像素值之间的方差，以分析拍摄图片的成像质量来判断清晰度；根据计算获得的方差值结合预先建立的分析模型进行分析待测屏幕当前位置的状态，根据分析结果对检测台的偏转情况作出调整，直到拍摄图片成像最清晰，方差达到最大值。通过本发明的技术方案，可以不用激光测距等外设，就能测量屏幕与工业相机焦平面的平行程度，可以快速得出屏幕与焦平面的偏转角度，和AI技术相结合，应用人工智能算法推理估算出当前位置的状态，再代入模型公式进行计算求解角度。

本发明授权一种基于机器学习的检测相对水平的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的检测相对水平的方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 响应于将待测屏幕放置在某个六轴并联的检测台上，驱动待测屏幕点亮预设定的黑白相间图案，并利用工业相机拍摄待测屏幕生成拍摄图片； 选取生成的拍摄图片中边缘特征明显的区域，计算该区域内所有像素值之间的方差，以分析拍摄图片的成像质量来判断清晰度； 根据计算获得的方差值结合预先建立的分析模型进行分析待测屏幕当前位置的状态，根据分析结果对检测台的偏转情况作出调整，直到拍摄图片成像最清晰，方差达到最大值； 预先建立的分析模型包括：选取待测屏幕的上、下、左、右四个区域，使用四个区域和相机焦平面的距离作为神经网络的输入，待测屏幕的偏转情况作为输出，建立数据集；利用建立的数据集，结合ai技术训练神经网络模型并保存；利用训练好的神经网络模型判断待测屏幕的偏转情况，利用公式计算偏转角度，对偏转情况进行校正； 结合ai技术训练神经网络模型包括：构建数据集，数据集包含四个特征值和一个标签值，四个特征值为拍摄图像上的四个区域通过步进得到与相机焦平面之间的距离，将左偏、右偏、左前倾、左后倾、右前倾、右后倾、前倾、后倾以及水平九个分类结果作为标签值；将特征值和标签值搭建多层感知分类神经网络，该神经网络包含两个隐藏层和一个输出层，其中输入层有四个输入神经元，输出层有九个神经元；采集一定数量的待测屏幕的偏移情况，建立数据集并进行记录；利用构建的网络框架和采集的数据集进行模型的训练，保存训练好的模型权重；采集新的数据对模型进行测试，保存模型； 所述根据分析结果对检测台的偏转情况作出调整包括：以步进长度d、采集的图像和相机焦平面建立模型，计算屏幕左侧和相机焦平面之间的距离，屏幕右侧和相机焦平面之间的距离，根据偏转角度计算公式计算，得到相机焦平面对于屏幕在左右方向的偏转角度，得到角度后，调整六轴平台向左或向右偏转；同样的，计算屏幕上侧和相机焦平面之间的距离，屏幕下侧和相机焦平面之间的距离，得到相机焦平面对于屏幕在前后方向的偏转角度，得到角度后，调整六轴平台向前或向后偏转并进行相应偏转，则让待测屏幕与相机焦平面平行。

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