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龙图腾网获悉襄阳市飞钟粮食机械有限公司申请的专利基于机器视觉的分离机筛面分离检测方法及系统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：CN120747862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510891591.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于机器视觉的分离机筛面分离检测方法及系统是由张翰威;闻建伟;汪朝晖;朱煦闻;高梦娜;郭宇飞;张磊设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的分离机筛面分离检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及机器视觉技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的分离机筛面分离检测方法及系统，方法包括基于筛面光照适应度模型部署图像采集组件，并对所述图像采集组件采集到的筛面图像进行纹理增强处理，得到纹理增强因子；根据所述纹理增强因子提取颗粒分布密度，并根据所述颗粒分布密度，构建整个筛面状态的全局分离一致性指标；根据所述全局分离一致性指标生成显著性权重；根据所述显著性权重构和预设的筛面缺陷判断阈值生成筛面缺陷判断结果。本申请通过引入多尺度纹理增强与动态分块机制，在复杂颗粒运动背景下强化筛面纹理特征，对筛面分离异常区域进行精细化识别和缺陷类型智能分类，提升异常检测的准确率和稳定性。

本发明授权基于机器视觉的分离机筛面分离检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的分离机筛面分离检测方法，其特征在于，所述方法包括： 基于筛面光照适应度模型部署图像采集组件，并对所述图像采集组件采集到的筛面图像进行纹理增强处理，得到纹理增强因子； 根据所述纹理增强因子提取颗粒分布密度，并根据所述颗粒分布密度，构建整个筛面状态的全局分离一致性指标； 根据所述全局分离一致性指标生成显著性权重； 根据所述显著性权重和预设的筛面缺陷判断阈值生成筛面缺陷判断结果； 基于筛面光照适应度模型部署图像采集组件，并对所述图像采集组件采集到的筛面图像进行纹理增强处理，得到纹理增强因子，包括： 构建光照反射条件时的筛面光照适应度模型，依据模型调整图像采集组件的光源角度和强度，以部署图像采集组件； 对所述图像采集组件采集到的筛面图像进行动态分块以及多尺度纹理增强处理，得到纹理增强因子； 根据所述纹理增强因子提取颗粒分布密度，并根据所述颗粒分布密度，构建整个筛面状态的全局分离一致性指标，包括： 根据所述纹理增强因子设置动态纹理权重模型，构建面向分离状态的可量化图像指标，提取颗粒分布密度； 基于提取的颗粒分布密度，构建整个筛面状态的全局分离一致性指标； 根据所述全局分离一致性指标生成显著性权重，包括： 根据所述全局分离一致性指标构建局部异常显著性评估模型； 基于所述局部异常显著性评估模型输出显著性权重； 所述筛面光照适应度模型如下： ； 其中，是筛面光照适应度，是单位区域筛面图像的平均灰度值，其通过对单位区域内的像素灰度值进行统计平均，再采用灰度图或将彩色图转为灰度图后计算，单位区域筛面图像的平均灰度值用于反映该区域的整体亮度水平；是图像边缘清晰度系数，通过Sobel或Canny算子对图像进行边缘检测，统计单位区域内边缘响应值的平均强度，是背景噪声比，采用背景区域的标准差与图像主区域灰度值对比计算信噪比，是为防止分母为零设定的常数； 全局分离一致性指标如下： ； 其中，是颗粒分布密度的方差加权一致性评价指标，即全局分离一致性指标，是颗粒分布密度，是所有的平均值，表示图像在垂直方向上划分的区域数，N表示图像在水平方向上划分的区域数，M·N为图像被划分成的总区域数量； 动态纹理权重模型如下： ； 其中，是纹理增强因子，是区域内颗粒识别数量，是区域面积。

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襄阳市飞钟粮食机械有限公司，其通讯地址为：441000 湖北省襄阳市高新区深圳工业园南纬2路1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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