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龙图腾网恭喜昆山丘钛光电科技有限公司申请的专利摄像头模组检测方法、模型训练方法及装置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：CN112991317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202110343263.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权摄像头模组检测方法、模型训练方法及装置是由王晶设计研发完成，并于2021-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本摄像头模组检测方法、模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种摄像头模组检测方法、模型训练方法及装置，应用于检测领域，获取待测摄像头模组拍摄的待测图像；对待测图像进行预处理，得到目标图像；通过杂光检测模型对目标图像进行检测，得到对目标图像的检测结果；基于检测结果确定待测摄像头模组的杂光处理性能。通过本发明提高了检测摄像头模组的测试效率和准确性。

本发明授权摄像头模组检测方法、模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种摄像头模组检测方法，其特征在于，包括： 获取待测摄像头模组拍摄的待测图像； 对所述待测图像进行预处理，得到目标图像； 通过杂光检测模型对所述目标图像进行检测，得到对所述目标图像的检测结果，其中，所述杂光检测模型是使用目标神经网络预先进行深度学习训练而成，所述目标神经网络由卷积神经网络与全连接神经网络构建而成，所述检测结果表征所述目标图像是否通过杂光测试的二分类结果或者检测得分；所述杂光检测模型的预先训练包括：采集杂光测试图片集，所述杂光测试图片集包含通过杂光测试的杂光测试图片和未通过杂光测试的杂光测试图片；针对所述杂光测试图片集中的杂光测试图片进行预处理，得到训练样本集和测试样本集；利用所述训练样本集对目标神经网络进行训练，以及利用所述测试样本集确定训练后的目标神经网络的实际预测精度，所述杂光测试图片集中包括：采用摄像头模组拍摄光源或者强光物体得到的杂光测试图片，所述杂光测试图片集中不同的两种杂光测试图片至少存在如下一种不同：摄像头模组与拍摄对象之间的相对姿态不同、光源强弱不同、拍摄使用的摄像头模组不同； 基于所述检测结果确定所述待测摄像头模组的杂光处理性能，包括：对所述目标图像的检测结果是检测得分，根据所述检测得分与杂光处理性能之间的预设对应关系，确定待测摄像头模组的杂光处理性能； 通过所述杂光检测模型对所述目标图像的检测结果，对所述杂光检测模型的模型参数进行优化，以提高所述杂光检测模型的检测精度。

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