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龙图腾网获悉黎明职业大学申请的专利一种模具缺陷视觉检测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：CN120953279B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511476328.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种模具缺陷视觉检测方法是由柯桂颜;刘伟宝;郑思凡;周伟杰;徐大伟;万年红;任志英;陈剑雄设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模具缺陷视觉检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种模具缺陷视觉检测方法，具体涉及工业机器视觉检测技术领域，用于解决移动拍摄条件下因机械振动导致图像出现空间变异模糊的技术问题；是通过获取模具表面的待检测图像，分析各区域的梯度幅值，依据梯度幅值的差异确定待检测图像中不同区域的模糊特性，评估每一区域基于模糊特性执行去模糊操作的预期置信度对区域执行去模糊操作获得初步复原图像，在初步复原图像的均匀背景区域中计算伪影指标，在初步复原图像中分析每一局部特征区域内图像成分在频域中的分布集中程度，将分布集中程度与根据伪影指标调整后的预设缺陷判断阈值进行比对，判定对应的局部特征区域是否为缺陷区域；实现了在复杂成像条件下对模具表面缺陷的精确识别。

本发明授权一种模具缺陷视觉检测方法在权利要求书中公布了：1.一种模具缺陷视觉检测方法，其特征在于，包括： S1、通过移动平台搭载的图像采集设备获取模具表面的待检测图像； S2、分析待检测图像中各区域的梯度幅值，依据梯度幅值的差异确定待检测图像中不同区域的模糊特性； S3、评估每一区域基于模糊特性执行去模糊操作的预期置信度，基于预期置信度对每一区域执行去模糊操作获得初步复原图像； S4、在初步复原图像的均匀背景区域中计算多个局部窗口在不同方向上的信息熵值并基于信息熵值计算局部熵的各向异性比率，将各向异性比率量化为伪影指标； S5、在初步复原图像中划定多个局部特征区域，并分析每一局部特征区域内图像成分在频域中的分布集中程度； S6、将分布集中程度与根据伪影指标调整后的预设缺陷判断阈值进行比对，判定对应的局部特征区域是否为缺陷区域； 所述步骤S2包括： 采用Sobel算子计算待检测图像中每一像素点的水平方向梯度值和垂直方向梯度值； 根据每一像素点的水平方向梯度值和垂直方向梯度值计算对应像素点的梯度幅值； 将待检测图像划分为多个大小相同的矩形区域，并计算每一矩形区域内所有像素点梯度幅值的平均值； 依据多个矩形区域的梯度幅值平均值的差异，确定待检测图像中不同区域的模糊特性，包括：将梯度幅值平均值低于第一预设阈值的区域确定为高度模糊区域，将梯度幅值平均值介于第一预设阈值与第二预设阈值之间的区域确定为中度模糊区域，将梯度幅值平均值高于第二预设阈值的区域确定为低度模糊区域； 所述步骤S4包括： 在初步复原图像中选取灰度方差低于方差阈值的区域作为均匀背景区域； 在均匀背景区域内以滑动方式布设多个局部窗口； 针对每一个局部窗口，计算其在零度、四十五度、九十度和一百三十五度四个方向上的灰度共生矩阵； 基于每一个方向上的灰度共生矩阵计算对应方向的信息熵值； 对于每一个局部窗口，计算其四个方向信息熵值的标准差； 将全部局部窗口的标准差平均值量化为伪影指标。

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