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龙图腾网获悉赛纳(苏州)安防用品有限公司申请的专利基于人工智能视觉检测的劳保鞋质量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：CN120894639B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511396110.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于人工智能视觉检测的劳保鞋质量检测方法是由金累;谢作华设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能视觉检测的劳保鞋质量检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及劳保鞋检测技术领域，公开了基于人工智能视觉检测的劳保鞋质量检测方法。该方法先采集劳保鞋多角度图像数据，经噪声过滤和尺寸标准化处理生成预处理图像数据集；再采用卷积神经网络从中提取裂纹深度、缝合线偏移和材料磨损区域等表面缺陷特征，得到视觉特征向量集合；接着根据该集合将劳保鞋划分为多个对应预设质量阈值范围的质量等级区间，生成初步质量分类结果；然后融合该结果与缺陷位置信息，通过空间聚类算法识别缺陷密集区域并计算其严重程度分值，生成质量评估热点图；最后基于热点图和初步分类结果，用决策树模型整合质量决策，输出含合格标识或返工建议的最终质量检测报告。该方法提升了劳保鞋质量检测的智能化与精准性。

本发明授权基于人工智能视觉检测的劳保鞋质量检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能视觉检测的劳保鞋质量检测方法，其特征在于，所述方法包括：采集劳保鞋的多角度图像数据，对多角度图像数据进行噪声过滤和尺寸标准化处理，以消除光照干扰和尺度差异，生成预处理图像数据集； 基于预处理图像数据集，采用卷积神经网络提取劳保鞋表面缺陷特征，所述表面缺陷特征包括裂纹深度、缝合线偏移和材料磨损区域，生成视觉特征向量集合； 根据视觉特征向量集合，将劳保鞋划分为多个质量等级区间，每个质量等级区间对应预设的质量阈值范围，生成初步质量分类结果； 融合初步质量分类结果与视觉特征向量集合中的缺陷位置信息，通过空间聚类算法识别缺陷密集区域，并计算每个缺陷密集区域的严重程度分值，生成质量评估热点图； 基于质量评估热点图和初步质量分类结果，采用决策树模型进行质量决策整合，输出劳保鞋最终质量检测报告，所述最终质量检测报告包括合格标识或返工建议； 所述基于预处理图像数据集，采用卷积神经网络提取劳保鞋表面缺陷特征，所述表面缺陷特征包括裂纹深度、缝合线偏移和材料磨损区域，生成视觉特征向量集合，包括：加载预处理图像数据集至预训练卷积神经网络模型中，通过多层卷积层和池化层提取图像深层特征，生成原始特征映射； 从原始特征映射中分割出关键区域，所述关键区域包括鞋头、鞋帮和鞋底部分，针对每个关键区域计算纹理梯度和颜色分布参数，生成区域特征子集； 合并所有关键区域的区域特征子集，应用主成分分析算法降维，保留主要特征分量，形成压缩特征向量； 将压缩特征向量与原始特征映射中的位置坐标信息关联，构建视觉特征向量集合，该视觉特征向量集合作为输入传递给质量等级划分模块。

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赛纳(苏州)安防用品有限公司，其通讯地址为：215416 江苏省苏州市太仓市双凤镇凤冈路2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”。

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