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龙图腾网获悉江苏格局智能科技有限公司申请的专利一种丝印产品的在线缺陷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：CN120931592B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511039370.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种丝印产品的在线缺陷检测方法及装置是由付成彬设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种丝印产品的在线缺陷检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种丝印产品的在线缺陷检测方法及装置，涉及图像处理技术领域，本发明获取丝印产品的在线检测图像，将其转换为灰度图像后提取丝印的边缘像素点；对边缘像素点进行分析，得到反映退墨缺陷的特征，根据特征对在线检测图像进行重构得到特征图像，以退墨缺陷情况为标签，使用历史特征图像训练卷积神经网络；使用训练好的卷积神经网络识别特征图像是否出现退墨缺陷。本发明将原本难以被传统算法识别的亚像素级边缘回缩、沟槽结构，转化为具有数值突变性的可学习图像深度特征，并以此重构图像，构建了特征图像下的卷积神经网络，显著提升模型对于结构性轻微缺陷的敏感度与泛化能力。

本发明授权一种丝印产品的在线缺陷检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种丝印产品的在线缺陷检测方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1：获取待分析丝印产品的在线检测图像，将其转换为灰度图像后提取丝印的边缘像素点； 步骤2：对边缘像素点法线方向上的像素点进行分析，生成反映边缘像素点周围是否出现亚像素级微沟槽的SBIH指数，将各边缘像素点逐一作为中心进行窗口框选，对各窗口内边缘像素点的方向紊乱情况逐一进行分析，得到各边缘像素点的角度错乱性； 步骤3：获取多个已知退墨缺陷情况的历史在线检测图像，计算每个历史在线检测图像的边缘像素点的SBIH指数和角度错乱性，并根据SBIH指数和角度错乱性将每个历史在线检测图像重构为历史特征图像； 步骤4：以退墨缺陷情况为标签，使用历史特征图像训练卷积神经网络； 步骤5：将待分析丝印产品的在线检测图像重构为特征图像，使用训练好的卷积神经网络识别待分析丝印产品是否出现退墨缺陷； 从边缘像素点法线经过的所有像素点中，筛选出距离该边缘像素点最近的10个像素点作为参考像素点，计算各参考像素点在法线方向上的灰度二阶导数值，其用于反映亚像素级微沟槽的亮度回勾现象，并将最大值作为边缘像素点的SBIH指数； 基于水平方向梯度值和垂直方向梯度值的反正切值计算窗口内的每个边缘像素点的方向角，并使用高斯权重对窗口内的每个像素点的方向角进行加权平均运算得到该窗口的全局方位角，计算窗口内每个边缘像素点的方向角与全局方位角的差值，称为窗内角度偏移值，将窗内角度偏移值的方差称为角度错乱性。

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