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龙图腾网获悉中国航空制造技术研究院申请的专利一种基于机器视觉的航空结构件表面缺陷检测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：CN116740039B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310764582.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的航空结构件表面缺陷检测系统及方法是由张瑞天;邹方;秦玉波;穆欣伟;黄子岩设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的航空结构件表面缺陷检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机器视觉技术领域，特别是涉及一种基于机器视觉的航空结构件表面缺陷检测系统及方法，包含训练、推理与可视化三部分，训练部分根据待检测的缺陷数据集进行模型的训练与优化，推理部分根据缺陷的形态以及被检测航空结构件的图像特征，采取了滑动窗口与特征融合两大针对性的设计，来提高检测的精度，可视化部分加入了投影装置，在被检测航空结构件上标出了缺陷的实际位置。本发明通过用机器视觉替代人工目视检查，为了解决检测过程中高分辨率图像中微小目标的检测率，采用了滑动窗口的技术以及深度学习与传统方法融合的技术，通过基于机器视觉的方式对航空结构件表面进行缺陷检测，实现了缺陷样本数据的收集，且保证了缺陷检测的准确性。

本发明授权一种基于机器视觉的航空结构件表面缺陷检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的航空结构件表面缺陷检测方法，其特征在于，包括步骤： S1，训练阶段，根据待检测的缺陷数据集进行模型的训练与优化； S2，推理阶段，根据缺陷的形态以及被检测航空结构件的图像特征，采取滑动窗口与特征融合提高检测的精度； S3，可视化阶段，在被检测航空结构件上标出缺陷的实际位置； 在S1中，所述训练阶段包括步骤： S10，使用高清线扫相机采集被检测航空结构件的图像数据，在不同光照条件、不同采集角度对航空结构件进行表面图像采集，建立数据集，同时对数据集进行数据的标注，标注完的图像按照比例划分为训练集与测试集； S11，对采集到的数据集进行数据增广操作，包含并不限于图像的翻转、剪裁、图像亮度增强或减弱、图像随机区域加掩码，以扩充训练数据集； S12，将采集的缺陷数据集与标准图片进行差分，差分后的图像叠加到缺陷图像中，对融合后的图像根据已标注的缺陷位置进行剪裁，将高分辨率的大图裁剪为低分辨率小图，将低分辨率的小图批量送入网络模型中进行训练优化，调整网络的学习率、训练批次，同时使用不同的损失函数进行反复训练，直到在测试集上模型的表现效果最佳，保存此时模型的权重及参数； 在S2中，所述推理阶段包括步骤： S20，对被检测航空结构件进行图像采集，得到高分辨率图像； S21，采用重叠率的滑动窗口方式对图像进行切图，保证切分后小图边缘部分不被漏检，每张高分辨率图像被切成多张低分辨图像，送入训练后的网络中进行推理； S22，将低分辨率推理得到检测结果，映射到原始高分辨率图像上，对应到大图上有重复的检测区域，对检测结果进行非极大值抑制去重，得到最终的检测结果。

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