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龙图腾网获悉淮南师范学院申请的专利基于机器视觉的药瓶缺陷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：CN121353761B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511506523.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于机器视觉的药瓶缺陷检测方法及系统是由胡艳丽;刘团结;王杨;李晓亮;邓智伟;杨淋;刘夫健;武天佑;张欣悦;宫昊宇;邢芊芊;孙阳;韩毅;吴昊设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的药瓶缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，公开了基于机器视觉的药瓶缺陷检测方法及系统，基于机器视觉的药瓶缺陷检测方法，包括以下步骤：步骤S101，计算获得轴向标准化图；步骤S102，计算获得点扩散函数标准差；步骤S103，计算获得平滑图；步骤S104，计算获得归一化跃变指数图；步骤S105，通过药瓶缺陷检测模型获得裂纹概率和沾污概率；步骤S106，生成缺陷像素掩膜。本发明通过固定瓶体轴向基准，消除瓶体倾斜引发的计算偏差；根据点扩散函数自校准适配实际成像分辨率，既避免将噪声误判为裂纹，也防止漏检微小裂纹；将该指数融入神经网络的门控机制与损失函数构建，提升模型对不同批次药瓶和光照条件的适应能力。

本发明授权基于机器视觉的药瓶缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉的药瓶缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S101，对药瓶的原始灰度图进行边缘强度提取和阈值分割，获得瓶体掩膜，并根据瓶体掩膜的几何中心矩确定主轴角，对原始灰度图进行旋转，获得轴向标准化图； 步骤S102，在瓶体掩膜内获取亮度剖面，拟合误差函数获得点扩散函数标准差，并由点扩散函数标准差确定半高宽，据此确定最小分辨长度； 步骤S103，在瓶体掩膜内以点扩散函数标准差为尺度对轴向标准化图进行平滑处理获得平滑图，并对其进行梯度计算获得单位法线，据此确定单位等照线切向场和切向角； 步骤S104，根据单位等照线切向场和切向角计算获得原始跃变指数图，并对其进行归一化处理获得归一化跃变指数图，同时提取获得背景中位数和背景中位数绝对偏差； 步骤S105，将轴向标准化图和归一化跃变指数图输入药瓶缺陷检测模型，输出裂纹概率和沾污概率； 步骤S106，在瓶体掩膜内将裂纹概率大于等于沾污概率的像素组成候选区域，根据归一化跃变指数图和裂纹概率计算获得区域平均指数，并结合最小分辨长度、背景中位数和背景中位数绝对偏差生成缺陷像素掩膜，根据主轴角将其投影至原始灰度图输出； 步骤S105具体包括： 药瓶缺陷检测模型的正向计算，包括以下步骤： 步骤S301，对轴向标准化图进行第一次卷积操作，获得第一路特征映射，对轴向标准化图进行第二次卷积操作，获得第二路特征映射； 步骤S302，计算归一化跃变指数图的像素值减去1后与权重参数的乘积，再将该乘积通过Sigmoid激活函数计算获得门控系数； 步骤S303，将门控系数与第一路特征映射逐点相乘，同时用1减去门控系数后与第二路特征映射逐点相乘，将这两个逐点相乘的结果相加，获得组合后的特征映射； 步骤S304，将组合后的特征映射输入分类头，获得每个像素对应的裂纹对数值和沾污对数值； 步骤S305，将裂纹对数值的自然指数除以裂纹对数值的自然指数与沾污对数值的自然指数的和值，获得每个像素的裂纹概率； 步骤S306，将沾污对数值的自然指数除以裂纹对数值的自然指数与沾污对数值的自然指数的和值，获得每个像素的沾污概率； 计算每个像素的监督标签与裂纹概率的自然对数的乘积，再加上1减去监督标签后乘以沾污概率的自然对数，最后计算所有像素的该计算结果的平均值的负数，作为交叉熵损失，其中监督标签通过像素是否为裂纹或者沾污的二值标签表示；将归一化跃变指数图的像素值减去1后，保留正值部分，计算所有像素的该正值部分的平均值，再用每个像素的该正值部分除以平均值，作为每个像素的归一化权重；用1减去每个像素的归一化权重后乘以裂纹概率，再加上归一化权重乘以沾污概率，最后计算所有像素的该计算结果的平均值，作为物理一致损失；将交叉熵损失与物理一致损失相加获得总损失函数。

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