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龙图腾网恭喜无锡学院申请的专利一种工业缺陷检测方法、系统、装置和存储介质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：CN118967672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202411435220.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种工业缺陷检测方法、系统、装置和存储介质是由孙家栋;雷超;苏秀娥;王泉;阚希;翟世臣设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业缺陷检测方法、系统、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种工业缺陷检测方法、系统、装置和存储介质，涉及自动化技术领域，包括，通过高分辨率可见光相机、红外相机和超声波传感器采集工件的多模态数据，并进行预处理；使用多模态数据融合算法，将预处理后的数据进行特征提取和融合，生成综合特征图；通过计算机视觉技术分析综合特征图的光照条件，动态调整光照条件，生成校正后的综合特征图；构建缺陷检测模型，对校正后的综合特征图进行实例分割和目标检测，生成预选框并标记可能的缺陷区域；引入在线学习机制，根据新采集的数据实时更新和优化缺陷检测模型；通过多模态数据融合、动态光照条件校正和在线学习机制，能够精确识别和定位缺陷，显著提升了工业缺陷检测的准确性。

本发明授权一种工业缺陷检测方法、系统、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种工业缺陷检测方法，其特征在于：包括，采集待检测工件的可见光图像、红外图像和超声波图像的多模态数据，并进行预处理；使用多模态数据融合算法，将预处理后的可见光图像、红外图像和超声波图像的多模态数据进行融合，生成综合特征图；使用计算机视觉技术分析图像的光照条件，动态调整光照条件，得到校正后的综合特征图；构建缺陷检测模型，对校正后的综合特征图进行实例分割和目标检测，生成预选框并标记可能的缺陷区域；根据检测结果，输出工件的缺陷信息并进行可视化，生成标注图像；引入在线学习机制，根据新采集的可见光图像、红外图像和超声波图像多模态数据实时更新和优化缺陷检测模型；所述使用计算机视觉技术分析图像的光照条件，动态调整光照条件，得到校正后的综合特征图包括以下步骤，通过计算图像的平均亮度和平均对比度对图像的全局特性进行量化，得到图像的全局光照信息；使用局部二值模式算法捕捉全局光照信息图像中像素与其邻近像素之间的相对亮度变化，识别高亮区域和暗区域的位置，生成二值图；根据平均亮度、平均对比度和识别到的高亮和暗区域的位置，确定当前的光照强度和光照方向；采用光照校正技术对图像进行处理，生成校正后的图像；对校正后的图像进行直方图均衡化，生成校正后的综合特征图；构建缺陷检测模型，对校正后的综合特征图进行实例分割和目标检测，生成预选框并标记可能的缺陷区域包括以下步骤，将校正后的综合特征图输入到主干网络中；使用特征金字塔的自顶向下路径和横向连接，将高层次的低分辨率特征图与低层次的高分辨率特征图相结合，生成多尺度特征图；在每个特征图上滑动一个窗口，生成一组固定数量的锚框；对每个锚框进行分类和边界框回归，判断其是否包含目标并调整其位置和大小；选择得分较高的锚框作为候选区域；使用感兴趣区域池化层将不同大小的候选区域调整到相同的尺寸；通过全连接层对每个候选区域进行分类，确定属于哪个类别；通过边界框回归进一步调整候选区域的位置，生成最终的预选框；通过分割分支生成每个候选区域的分割掩码；对每个分类为前景的候选区域生成预选框；保留置信度较高的预选框，去除背景和低置信度的预选框；对于每个保留的预选框，从分类分支获取其对应的置信度分数，并按照从高到低进行排序，得到排序后的预选框列表；初始化一个空列表并设置置信度分数阈值；当置信度分数大于阈值时，将预选框加入空列表；计算预选框与其他未处理的预选框的交并比，表达式为： 其中，Bi为第i个预选框，Bj为第j个预选框，IoUBi,Bj为第i个预选框和第j个预选框的交并比，AreaBi∩Bj为两个预选框Bi和Bj的交集面积，AreaBi∪Bj为两个预选框Bi和Bj的并集面积；去除所有与预选框的交并比大于设定的阈值的预选框；当所有预选框都已处理完毕，返回最终保留的预选框列表；将预选框列表中保留的预选框标记为可能的缺陷区域；根据检测结果，输出工件的缺陷信息并进行可视化，生成标注图像包括以下步骤，读取原始图像，并从处理后的预选框列表中获取每个缺陷区域的预选框、分类标签和置信度分数；在原图上绘制每个缺陷区域的边界框和分类标签，并将绘制过的图像保存为标注图像；根据置信度分数计算缺陷的严重程度，表达式为： 其中，Ci为缺陷的严重程度，α为置信度分数的权重系数，Si为第i个缺陷的置信度分数，AreaBi为第i个预选框的面积，Io为原始图像，AreaIo为原始图像的面积，β为缺陷区域面积占比的权重系数；根据缺陷的严重程度将工件分类为合格和不合格；当工件分类为合格时，将工件送入合格物料盒；当工件分类为不合格时，将工件送入不合格物料盒；将缺陷的位置、类型、置信度分数和严重程度的信息保存到数据库中，并将标注图像保存到指定路径。

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