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龙图腾网获悉科力尔电机集团股份有限公司申请的专利一种基于机器视觉的电机外观缺陷识别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：CN120912575B 。

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：202511084869.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的电机外观缺陷识别方法是由曾利刚;贺本文;聂鹏举;贺均奇设计研发完成，并于2025-08-04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电机外观缺陷识别方法在说明书摘要公布了：一种基于机器视觉的电机外观缺陷识别方法，涉及电机识别技术领域；将电机外壳划分为不同的组成部分，根据不同组成部分及其外观图像构建第一识别模型，利用第一识别模型获取各个组成部分在不同整体图像中的局部图像，获取电机外壳的不同缺陷类型及其缺陷图像，结合第一识别模型构建第二识别模型，利用第二识别模型获取同一组成部分的不同局部图像的识别准确度，并结合对应局部图像的识别参数集构建第三识别模型，利用第二识别模型和第三识别模型对电机外壳进行缺陷识别并获取其评估准确度；能够在对电机外壳进行缺陷识别时，同时获取其缺陷识别结果的准确度，有利于为相关人员提供多方面的参考。

本发明授权一种基于机器视觉的电机外观缺陷识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的电机外观缺陷识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：将电机外壳划分为不同的组成部分，并获取各个组成部分的外观图像，根据不同组成部分及其对应的外观图像构建第一识别模型； 步骤S2：获取电机外壳在不同位置下的整体图像，利用第一识别模型获取各个组成部分在不同整体图像中的局部图像； 步骤S3：获取电机外壳的不同缺陷类型及其对应的缺陷图像，并结合第一识别模型构建第二识别模型，利用第二识别模型获取同一组成部分的不同局部图像的识别准确度； 步骤S4：根据不同组成部分在不同局部图像的识别准确度，结合对应局部图像的识别参数集构建第三识别模型，利用第二识别模型以及第三识别模型对电机外壳进行缺陷识别，并获取对应的评估准确度； 构建第三识别模型的过程包括： 所述识别参数集是指单一局部图像的中心点与其所属整体图像的采集位置之间的采集距离和采集角度，所述采集距离是指中心点与采集位置之间的距离，所述采集角度为中心点的法线与中心点和采集位置的连线之间的夹角； 分别获取第二识别模型对于不同组成部分在不同整体图像中的局部图像的识别准确度，根据不同局部图像的识别缺陷集、识别参数集及其对应的识别准确度生成第三识别集合，并将其划分为第三训练集和第三测试集； 构建第二卷积神经网络，将第三训练集中不同的局部图像及其识别缺陷集和识别参数集作为第二卷积神经网络的输入数据，将第三训练集中对应的识别准确度作为第二卷积神经网络的输出数据，利用第三训练集对第二卷积神经网络进行训练以获得初始第二卷积神经网络； 利用第三测试集对初始第二卷积神经网络进行模型验证，输出小于等于预设的第三测试误差阈值的初始第二卷积神经网络作为第三识别模型； 获取缺陷图像，并构建第二识别模型的过程包括： 所述缺陷类型包括气孔、缩孔、缺口、砂眼、毛刺、划痕、刀痕、氧化、锈蚀、裂纹，分别获取不同缺陷类型的缺陷图像，所述缺陷图像是指对应缺陷类型在电机外壳上对应区域的多角度的图像； 根据不同缺陷类型的缺陷图像及其对应的名称生成第二识别集合，并将其划分为第二训练集和第二测试集； 将第二训练集中不同的缺陷图像作为第一识别模型的输入数据，将第二训练集中对应的缺陷类型及其名称作为第一识别模型的输出数据，利用第二训练集对第一识别模型进行训练以获得初始第一识别模型； 利用第二测试集对初始第一识别模型进行模型验证，输出小于等于预设的第二测试误差阈值的初始第一识别模型作为第二识别模型。

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