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龙图腾网恭喜成都数智创新精益科技有限公司申请的专利一种基于颜色和面积的缺陷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：CN117522876B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202410020844.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于颜色和面积的缺陷检测方法是由请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名设计研发完成，并于2024-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于颜色和面积的缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于颜色和面积的缺陷检测方法，涉及PCB缺陷检测技术领域，本方法包括对自动缺陷分类系统获取的灰度图做进一步处理，包括待测缺陷的像素面积和面积阈值的计算，待测缺陷的灰度值和颜色阈值的计算，综合产生检测结果；本发明能实现对现有检测置信度的维度的增加，提高了在缺陷检测中的准确度。

本发明授权一种基于颜色和面积的缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于颜色和面积的缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤101：根据自动缺陷分类系统获取待测缺陷的第一灰度图，记录待测缺陷在第一灰度图中的坐标；步骤102：根据坐标，在第一灰度图中创建缺陷区域，所述缺陷区域包括待测缺陷，从第一灰度图中提取出缺陷区域的图像，生成第二灰度图，获取第二灰度图内的最小灰度值和最大灰度值；根据获取到的缺陷位置坐标，可以在第一灰度图上创建一个矩形区域，该区域包含了缺陷所在的部分图像，这个矩形区域是ROI，利用OPENCV中的函数，可以从第一灰度图中提取出ROI的部分图像，生成一个新的图像，即第二灰度图，具体可以是使用cv2.imread函数读取一张图像，然后通过指定裁剪区域的左上角坐标（x，y）和宽度、高度（width，height），使用切片操作来裁剪图像，最后，使用cv2.imshow函数显示原始图像和裁剪后的图像，将提取的ROI图像转换为Numpy数组，在Numpy数组表示的ROI图像上，使用Numpy库提供的函数，如.min和.max，分别找出缺陷区域内的最小灰度值和最大灰度值；所述缺陷区域的创建方式为：创建多个固定大小的待定缺陷区域，所述待定缺陷区域包括待测缺陷，计算不同待定缺陷区域的平均灰度值，取平均灰度值最小的为缺陷区域，在第一灰度图中，以待测缺陷的坐标为中心，创建多个固定大小的待定缺陷区域，对每个待定缺陷区域进行处理，提取出区域内的图像，并计算该图像的灰度值，比较不同待定缺陷区域的平均灰度值，并选择平均灰度值最小的缺陷区域作为最佳缺陷区域；步骤103：以待测缺陷的几何中心为圆心，在固定直径范围内取一个背景区域，所述背景区域不包括待测缺陷，计算背景区域内的平均灰度值，将所述最小灰度值和最大灰度值分别与平均灰度值相除，得到第一比例值和第二比例值，第一比例值为m，第二比例值为n，若m大于1，则将第一比例值修改为1m，若n大于1，则将第二比例值修改为1；计算缺陷周围的背景平均灰度值，使用Numpy的图像处理功能，在缺陷区域周围取一个固定宽度的背景区域，固定为5像素宽度，然后计算该区域内的平均灰度值，将最小灰度值和最大灰度值分别和平均灰度值相除，得到第一比例值和第二比例值，如果最大灰度值与背景平均灰度值相差较大，那么比例值会较大，为了使结果在0到1之间，当第一比例值或第二比例值大于1时，取其倒数，即倒数值越小，表示缺陷越明显；步骤104：获得第一颜色阈值，基于第一比例值、第二比例值和第一颜色阈值，计算获得颜色检测结果，所述颜色检测结果用于表示所述缺陷区域在颜色检测中是否存在缺陷；步骤105：计算出步骤102中所述缺陷区域中灰度值小于第一颜色阈值的像素数量；使用OpenCV进行二值化操作，找出小于颜色阈值的颜色面积值，根据接口传入的颜色阈值，将小于阈值的颜色部分设置为白色，而大于等于阈值的部分设置为黑色，将缺陷区域与背景区域分离，并将缺陷区域表示为白色的像素点，得到二值化后的图像，其中缺陷区域被表示为白色的像素点，计算缺陷区域的面积值，通过计算二值图像中白色像素点的个数，得到缺陷区域的面积，即灰度值小于颜色阈值的像素数量；步骤106：获得第一面积阈值，基于像素数量与第一面积阈值，计算获得面积检测结果，所述面积检测结果用于表示所述缺陷区域在面积检测中是否存在缺陷；步骤107：根据颜色检测结果和面积检测结果生成综合检测结果，所述综合检测结果用于表示所述第一灰度图中是否含有缺陷及缺陷相关的信息；所述步骤103中的背景区域的获得方式为：通过基于待测缺陷的缺陷发生率模型在待测缺陷的其中一个或多个方向进行选取，所述缺陷发生率模型用于描述当以待测缺陷的中心为坐标系原点时，所述待测缺陷的缺陷点在坐标系中的空间分布概率。

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