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龙图腾网获悉临沂大学申请的专利基于机器视觉的智能质量检测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：CN120369618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202510470979.7，技术领域涉及：G01N21/01；该发明授权基于机器视觉的智能质量检测系统是由王广兰;任双勋;李明强;李佳;王艳;石少广;吴越;吴艳;吴静设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的智能质量检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器视觉的智能质量检测系统，涉及数据处理的技术领域，解决了难以依据环境参数影响系数结合利用控制算法自动调整光源参数；难以将图像数据进行多尺度融合对齐后，通过采用Q‑learning算法结合图像质量评分，得到优化后的图像信息；难以进行缺陷识别检测和三维形变检测；难以分析质量异常系数并进行控制反馈和可视化的技术问题。本发明通过自适应光源控制和图像优化，结合缺陷检测与三维形变评估，实现了高效、精准的质量检测，并通过实时反馈与可视化，便于快速了解物体的缺陷和形变状态。

本发明授权基于机器视觉的智能质量检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的智能质量检测系统，其特征在于，包括以下模块： 数据图像采集模块：结合多种类型的传感器实时采集检测物体的环境参数，并通过计算环境参数影响系数结合利用控制算法自动调整光源参数；根据自动调整结果，结合光学相机、红外相机和激光扫描仪，实时采集检测物体的图像数据； 数据图像预处理模块：对环境参数进行数据清洗和归一化的预处理；对图像数据进行滤波去噪和图像增强的预处理；通过坐标变换矩阵，将图像数据进行多尺度融合对齐； 质量检测分析模块：根据融合后的图像信息，通过采用Q-learning算法训练光源控制行为，结合分析计算的图像质量评分，自动调整光源参数得到优化后的图像信息；根据优化后的图像信息利用YOLOv8模型进行缺陷识别检测；根据优化后的图像信息进行三维形变检测；根据缺陷和变形检测结果，计算质量异常系数； 控制反馈模块：根据质量异常系数进行实时控制反馈以及可视化检测物体的缺陷和形变状态； 结合多种类型的传感器实时采集检测物体的环境参数，并通过计算环境参数影响系数结合利用控制算法自动调整光源参数，包括以下步骤： 采用光照传感器、温度传感器、湿度传感器、激光粉尘传感器和加速度传感器，实时采集检测物体的环境参数包括：环境光照强度、环境温度、环境湿度、环境粉尘浓度和物体运动速度； 根据检测物体的环境参数，通过计算环境参数影响系数并结合利用控制算法自动调整光源参数包括：亮度、角度和频闪； 计算环境参数影响系数公式： 其中，G是在时刻的环境光照强度；T是在时刻的环境温度；S是在时刻的环境湿度；F是在时刻的环境粉尘浓度；V是在时刻的物体运动速度；t是时间变量，表示从初始时刻0到当前采集环境参数数据的时间长度； 目标亮度为：，其中，表示基准光源亮度；将目标亮度减去当前亮度得到光源亮度偏差；将光源亮度偏差输入到PID控制算法中，自动调整当前新光源亮度为当前亮度加上PID控制算法的输出值总和；同理上述自动调整光源亮度步骤，可得当前新光源角度和新频闪； 根据融合后的图像信息，通过采用Q-learning算法训练光源控制行为，结合分析计算的图像质量评分，自动调整光源参数得到优化后的图像信息，包括以下步骤： 根据检测物体的材质数据包括：金属、塑料、玻璃；将采集到的环境参数和物体材质数据作为Q-learning算法的状态空间的特征，构建一个当前环境和物体状态的状态空间；状态空间的维度和范围根据传感器的精度来确定； 定义光源参数的可调整范围和步长，构建动作空间；动作空间中的每个动作对应于对光源亮度、角度和频闪的一种调整方式； 根据多尺度融合后的图像信息，将图像分解为多个尺度的子带，并在每个尺度上分别计算结构相似性SSIM、均方误差MSE和峰值信噪比PSNR；通过计算图像质量评分公式为： 其中，H是环境参数影响系数；S是分解的尺度数；、和分别是各尺度的权重系数，、和的和为1，分别为0.55、0.25和0.2； 根据图像质量评分设计奖励函数，确保奖励函数反映光源控制行为对图像质量的影响；创建一个初始化Q表，用于存储不同状态和动作组合下的Q值，Q表的初始值设置为零或随机值； 根据当前环境状态，选择当前Q值最大的动作，否则随机选择一个动作；执行选择的动作后，通过观察新的环境状态和奖励值，根据Q-learning算法的更新公式更新Q表中的Q值；使用Q-learning算法训练光源控制行为，通过不断调整光源参数，得到优化后的图像质量评分和优化后的图像信息。

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