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龙图腾网获悉深圳市长盈精密技术股份有限公司申请的专利检测小目标外观缺陷的方法、装置、设备及存储介质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：CN116188427B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310162315.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权检测小目标外观缺陷的方法、装置、设备及存储介质是由蔡传宝;李梓烽设计研发完成，并于2023-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本检测小目标外观缺陷的方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种检测小目标外观缺陷的方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：通过模型训练得到能够识别产品的小目标外观缺陷的深度学习模型；获取产品的AOI检测图像；将AOI检测图像输入所述深度学习模型中进行检测，定位小目标外观缺陷所在的位置，框出缺陷区域，并识别小目标外观缺陷的类型后，输出检测结果图像；将所述检测结果图像进行二值化处理后进行限度内管控和多点管控。本发明中，通过深度学习模型能够提高对小目标外观缺陷的检测速度，并保持良好的检测精度；通过对二值化图像进行限度内管控和多点管控能够将过杀率降低到可接受范围，实现全自动AOI检测对人力的替代，大大降低了检测成本。

本发明授权检测小目标外观缺陷的方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种检测小目标外观缺陷的方法，其特征在于，包括以下步骤： S100、通过模型训练得到能够识别产品的小目标外观缺陷的深度学习模型；本步骤包括以下子步骤： S110、确定深度学习框架； S120、获取大量存在小目标外观缺陷的产品的图像作为训练输入图像，并在训练输入图像上框出缺陷区域；获取训练输入图像时，根据产品的结构将产品划分为多个组成部分，并根据各组成部分的位置和形状特点以及每一组成部分可能产生的缺陷类型分别选择光源或光源组合进行拍摄得到AOI检测图像； S130、根据训练输入图像中缺陷的特征和缺陷的位置对小目标外观缺陷的类型进行重新划分； S140、对所述训练输入图像的缺陷按照重新划分后的缺陷类型进行标注，得到标注图像； S150、将标注图像输入深度学习框架中进行训练，得到能够识别产品的小目标外观缺陷的深度学习模型； S200、获取产品的AOI检测图像；获取产品的AOI检测图像时，采用与获取训练输入图像时相同的光源参数对产品的各组成部分分别进行拍摄，获取产品各组成部分的图像； S300、将AOI检测图像输入所述深度学习模型中进行检测，定位小目标外观缺陷所在的位置，框出缺陷区域，并识别小目标外观缺陷的类型后，输出检测结果图像； S400、对所述检测结果图像进行二值化处理后得到二值化图像； S500、对二值化图像进行限度内管控和多点管控。

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