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龙图腾网恭喜包头市英思特稀磁新材料股份有限公司申请的专利一种磁铁点胶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：CN119395032B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411943412.9，技术领域涉及：G01N21/88；该发明授权一种磁铁点胶检测方法是由周保平;李进设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种磁铁点胶检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种磁铁点胶检测方法，涉及点胶检测技术领域，包括以下步骤：S10：点胶机台用于对磁铁进行点胶后进行拍照，并将图像上传到对应服务端；S20：服务端交互模块用于获取点胶机台传来的图像，并将图像传输到客户端交互模块，客户端交互模块用于将服务端传来的图像输入进Halcon内训练好的神经网络学习模型，以对图像进行检测，输出NG或者OK的检测结果类别，NG为不合格胶型，OK为合格胶型；S30：客户端交互模块获取检测结果类别并传输回服务端交互模块，服务端具有显示界面，能够将传输到服务端的检测结果类别显示。本发明便于检测出现故障时的维修，并且节省成本。

本发明授权一种磁铁点胶检测方法在权利要求书中公布了：1.一种磁铁点胶检测方法，涉及一种检测系统，检测系统包括一个客户端、多个服务端以及多个点胶机台，每个服务端均和客户端通讯连接，每个服务端均通讯连接一个点胶机台，客户端安装有Halcon软件，服务端具有服务端交互模块，客户端具有客户端交互模块，服务端交互模块和客户端交互模块二者能够相互交互，其特征在于：包括以下步骤：S10：点胶机台用于对磁铁进行点胶后进行拍照，并将图像上传到对应服务端；S20：服务端交互模块用于获取点胶机台传来的图像，并将图像传输到客户端交互模块，客户端交互模块用于将服务端传来的图像输入进Halcon内训练好的神经网络学习模型，以对图像进行检测，输出NG或者OK的检测结果类别，NG为不合格胶型，OK为合格胶型；S30：客户端交互模块获取检测结果类别并传输回服务端交互模块，服务端具有显示界面，能够将传输到服务端的检测结果类别显示；在客户端和服务端均安装有Qtcreator框架，服务端交互模块和客户端交互模块为编辑在Qtcreator框架下的两个交互模块；在S20步骤中，还包括以下步骤：S21：图像在传入客户端后，客户端交互模块将图像输入到Halcon内，从而对图像的分辨率进行调整，使图像的分辨率和Halcon内的神经网络学习模型训练的样本图像的分辨率相同；S22：在客户端的Qtcreator中建立有主函数，主函数用于将步骤S21中处理之后的图像使用Halcon的库函数遍历图像上每个值之后完成数字化；S23：在客户端的Qtcreator中有检测模板，检测模板用于衔接Halcon内训练好的神经网络学习模型，数字化后的图像输入到检测模板，从而使得数字化后的图像经过神经网络学习模型检测，并输出代表NG或者OK检测结果类别的数值以及对应的置信度，置信度为检测图像和训练神经网络学习模型中学习样本图像的相似度；在客户端的Qtcreator中建立有子函数，子函数能够在步骤S21处理后的图像的点胶位置处绘制检测框的形状、颜色，并且子函数还能接收到神经网络学习模型输出的代表NG或者OK的数值，并将检测框以及OK和NG的类别显示出来；在客户端的Qtcreator内设置有置信度阈值，通过步骤23中神经网络学习模型输出的图像的置信度和置信度阈值进行对比，定义大于置信度阈值的为正样本，即认为检测框内是OK或者NG两个目标之一，定义小于置信度阈值的为负样本，即认为检测框内的目标不是已知的OK或者NG的目标之一；在步骤23中，为了能使用Halcon的语法和参数，将Halcon的库函数安装在客户端Qtcreator目录下，将检测模板当中需要调用的Halcon参数按照名称预先定义，再将Halcon的神经网络学习模型对应名称的参数赋值给检测模板定义的参数，以将检测模板和Halcon内训练好的神经网络学习模型衔接。

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包头市英思特稀磁新材料股份有限公司，其通讯地址为：014000 内蒙古自治区包头市包头稀土高新区阿拉坦汗大街19号(稀土高新区科技产业园区A1-B1)；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”。