买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南通南辉电子材料股份有限公司申请的专利一种化成箔的外观缺陷在线实时检测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：CN120876894B 。

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：202511393398.4，技术领域涉及：G06V10/54；该发明授权一种化成箔的外观缺陷在线实时检测方法及装置是由陈小兵;陈明;谢晓金设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种化成箔的外观缺陷在线实时检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种化成箔的外观缺陷在线实时检测方法及装置，涉及箔材料技术检测技术领域，本发明通过安装编码器触发RGB相机、红外相机与ToF传感器同步采集数据，并通过FPGA控制触发延迟，对采集数据进行预处理，融合预处理后的RGB图像的纹理特征、红外图像的热梯度特征以及深度图的曲率特征以构建预测模型，以融合特征作为输入，缺陷类别作为标签对模型进行训练，输出缺陷类别概率和置信度；使用训练完成的模型对化成箔的外观缺陷进行实时检测，根据预测缺陷类别概率作为最终分类结果，并为每类缺陷设置分类阈值进行验证；该方法通过多模态数据采集、特征融合与模型预测，实现了化成箔外观缺陷的高效实时检测。

本发明授权一种化成箔的外观缺陷在线实时检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种化成箔的外观缺陷在线实时检测方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1，在化成箔传动辊上安装增量式编码器用于触发相机采集，配置RGB相机、红外相机与ToF传感器同步采集数据，使用FPGA控制触发延迟； 步骤2，对采集的多模态图像进行预处理，RGB相机采集到的RGB图像去反光，红外相机采集的红外图像进行温度校准，采用双边滤波算法对ToF传感器采集的深度图去噪； 步骤3，对预处理后的图像进行特征提取与融合，对RGB图像的纹理特征提取，红外图像的热梯度特征提取，提取深度图的曲率特征，并对纹理特征、热梯度特征和曲率特征进行特征融合； 步骤4，构建预测模型，将融合特征作为输入，缺陷类别作为标签对模型进行训练，模型输出缺陷的类别概率和置信度； 步骤5，使用训练完成后的模型对化成箔的外观缺陷进行实时检测，根据预测的类别概率作为最终分类结果，并为每类缺陷设置分类阈值进行验证； RGB图像去反光的步骤为：在RGB相机镜头前安装偏振滤光片；对采集到的RGB图像从空间域转换到频域，使用傅里叶变换公式： 式中，fx,y为原始图像，Fu,v为频域图像，u为频域中的水平方向频率分量，v为频域中的垂直方向频率分量，M和N为图像尺寸；在频域中滤除高频反光成分，保留低频纹理信息；使用逆傅里叶变换将图像转换回空间域，得到去反光后的RGB图像； 所述红外相机采集的红外图像进行温度校准，其中温度校准为根据环境温度和传感器参数，对红外图像进行温度校准，具体公式为： Tcal＝Traw+k·Tenv-Tref 式中，Tcal为校准后的温度，Traw为原始温度，k为校准系数，Tenv为环境温度，Tref为参考温度；使用直方图均衡化增强热梯度特征，具体公式为： 式中，sk为均衡化后的灰度值，ni为第i级灰度的像素数，N为总像素数； 所述采用双边滤波算法对ToF传感器采集的深度图去噪具体公式为： 式中，Ii,j为深度图像素值，wi,j为权重函数，其中wi,j定义为： 式中，σd和σr分别为空间距离和像素值差异的标准差 所述对RGB图像的纹理特征提取，使用局部二值模式，具体公式为： 式中，gc为中心像素值，gp为邻域像素值，p为邻域像素的索引编号，s·为符号函数；红外图像的热梯度特征温度梯度幅值提取公式为： 式中，FIR为温度梯度，和分别为水平和垂直方向的温度变化率；对特征进行归一化处理，计算公式为： 式中，μIR为训练集梯度均值，σIR为训练集梯度标准差，深度图的曲率特征提取公式为： 式中，fx和fy为深度图的一阶偏导数，fxx、fxy和fyy为二阶偏导数； 对纹理特征、热梯度特征和曲率特征进行特征融合，构建多模态特征向量： 式中，FLBP为RGB图像的LBP纹理特征，为红外图像的温度梯度特征，H为深度图的平均曲率特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南通南辉电子材料股份有限公司，其通讯地址为：226000 江苏省南通市经济技术开发区瑞兴路350号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。