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龙图腾网获悉无锡职业技术学院申请的专利基于工件生产的人工智能视觉检测方法、系统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：CN119205646B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411224951.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于工件生产的人工智能视觉检测方法、系统及装置是由刘全胜;刘俊宇;宋辉;徐进;刘召杰设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于工件生产的人工智能视觉检测方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及视觉检测技术领域，尤其涉及基于工件生产的人工智能视觉检测方法、系统及装置。所述方法包括以下步骤：获取工件生产数据；对对工件生产数据进行工件生产阶段划分，生成工件生产阶段数据，其中工件生产阶段划分包括工件上料阶段、工件清洗阶段、工件烘干阶段以及工件移动阶段；基于工件生产阶段数据进行阶段图像采集，得到工件生产阶段图像集；对工件生产阶段图像集中的工件上料阶段图像和预设的工件标准形状模板进行非重合区域分割，生成工件模板匹配非重合区域图像。本发明通过细化生产阶段检测、精确模板匹配、准确缺陷定位、增强动态检测能力和系统整合缺陷信息，提高了工件生产视觉检测的精度和可靠性。

本发明授权基于工件生产的人工智能视觉检测方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于工件生产的人工智能视觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取工件生产数据；对工件生产数据进行工件生产阶段划分，生成工件生产阶段数据，其中工件生产阶段划分包括工件上料阶段、工件清洗阶段、工件烘干阶段以及工件移动阶段；基于工件生产阶段数据进行阶段图像采集，得到工件生产阶段图像集； 步骤S2：对工件生产阶段图像集中的工件上料阶段图像和预设的工件标准形状模板进行非重合区域分割，生成工件模板匹配非重合区域图像；对工件模板匹配非重合区域图像进行异常工件上料区域标注，生成异常工件上料阶段区域图像；对工件生产阶段图像集中的工件清洗阶段图像进行异常清洗视觉检测，生成异常工件清洗阶段区域图像； 步骤S3：对工件生产阶段图像集中的工件烘干阶段图像进行灰度转换，生成工件烘干阶段灰度图像；对工件烘干阶段灰度图像进行局部过热区域和局部冷却区域进行区域图像分割，生成烘干阶段局部过热区域图像和烘干阶段局部冷却区域图像；对烘干阶段局部过热区域图像和烘干阶段局部冷却区域图像进行异常区域温度分布映射并标注，从而生成异常工件烘干阶段区域图像；对工件生产阶段图像集中的工件移动阶段图像进行异常移动视觉检测，生成异常工件移动阶段图像； 步骤S4：将异常工件上料阶段区域图像、异常工件清洗阶段区域图像、异常工件烘干阶段区域图像和异常工件移动阶段图像整合为工件阶段异常图像集；对工件阶段异常图像集进行智能缺陷区域图像标记，生成工件智能缺陷检测图，以执行工件生产人工智能视觉检测作业；步骤S4包括以下步骤： 步骤S41：将异常工件上料阶段区域图像、异常工件清洗阶段区域图像、异常工件烘干阶段区域图像和异常工件移动阶段图像整合为工件阶段异常图像集，并将工件阶段异常图像集进行图像数据集划分，生成模型训练集和模型测试集； 步骤S42：通过支持向量机算法对模型训练集进行模型训练，生成工件缺陷分类训练模型；利用模型测试集对工件缺陷分类训练模型进行模型优化迭代，从而生成工件缺陷分类预测模型； 步骤S43：将工件生产阶段图像集导入至工件缺陷分类预测模型中进行智能缺陷区域图像标记，生成工件智能缺陷检测图，以执行工件生产人工智能视觉检测作业。

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