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龍圖騰網恭喜深圳市中鈔科信金融科技有限公司申請的專利一種工業柔性產品缺陷檢測與符樣性定量評價方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119379668B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411920659.9，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種工業柔性產品缺陷檢測與符樣性定量評價方法是由皮祥辛;張紹兵;阮波;成苗設計研發完成，并于2024-12-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種工業柔性產品缺陷檢測與符樣性定量評價方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種工業柔性產品缺陷檢測與符樣性定量評價方法，屬于檢測評價技術領域；步驟包括：步驟1：獲取多組目標空白柔性產品作為樣品集，并獲取初始圖像得到初始圖像集，將初始圖像集對齊并疊加，生成模板圖像；步驟2：獲取待檢測柔性產品作為測試樣品，并獲取所述測試樣品的測試圖像，將測試圖像與模板圖像映射到同一坐標系中，得到對比圖像；步驟3：構建神經網絡模型，輸入對比圖像提取特征；步驟4：將特征通過全連接層輸出分割結果圖與變形場圖，并訓練神經網絡模型；步驟5：將最優網絡模型的參數部署在現場服務器上，輸出待檢測圖像的分割圖與變形場，通過分析變形場，進行缺陷檢測與符樣性量化評估。減少誤差，推理速度快。

本發明授權一種工業柔性產品缺陷檢測與符樣性定量評價方法在權利要求書中公布了：1.一種工業柔性產品缺陷檢測與符樣性定量評價方法，其特征在于，包括：步驟1：獲取多組目標空白柔性產品作為樣品集，并獲取樣品集中每個目標空白柔性產品的初始圖像得到初始圖像集，將初始圖像集對齊并疊加，生成模板圖像；步驟2：獲取待檢測柔性產品作為測試樣品，并獲取所述測試樣品的測試圖像，將測試圖像與模板圖像映射到同一坐標系中，得到對比圖像，包括：獲取待檢測柔性產品作為測試樣品,基于圖像檢測系統識別得到測試樣品的第一圖像，基于模板圖像的標準圖像信息，對第一圖像進行圖像處理，得到測試圖像；構建標準坐標系，將測試圖像與模板圖像的左上角定位重合，確定左上角的測試圖像與模板圖像定位的對應點的匹配分數為： ；其中，MT表示選擇左上角固定尺寸圖像的像素點長，NT表示選擇左上角固定尺寸圖像的像素點寬，表示測試圖像點A與模板圖像點B的匹配分數，表示測試圖像點的像素值，表示模板圖像點的像素值，表示點積運算，表示在固定尺寸圖像中測試圖像的像素值均值，表示在固定尺寸圖像中模板圖像的像素值均值；構建滑動窗口，基于宏區定位在固定尺寸圖像中搜尋測試圖像與模板圖像的最大匹配得分的點為： ；其中，表示最大匹配的得分點的定位坐標，表示滑動窗口的位置集合，表示基于滑動窗口的宏區定位函數；基于最大匹配得分的點，將測試圖像與模板圖像映射到同一坐標系中，得到對比圖像；步驟3：構建神經網絡模型，輸入對比圖像，基于卷積層提取所述對比圖像的特征，其中，每個卷積神經元與對比圖像的局部區域連接；步驟4：將特征通過全連接層輸出分割結果圖與變形場圖，并訓練神經網絡模型，包括：基于全連接層獲取第二特征圖，利用像素級分割網絡的編碼器對第二特征圖進行第一次分割；在像素級分割網絡的初始參數基礎上，配置空間變換網絡，空間變換網絡基于預設仿射變換參數將第一次分割結果進行仿射變換，得到變換矩陣，其中，在第二特征圖輸入端，使用三角函數交替表示坐標位置的位置編碼方式，將模板圖像的前景坐標點的位置信息輸入到像素級分割網絡，在定位網絡的基礎上，利用變換矩陣輸出變形后的圖像網絡，并插值重構，輸出像素級分割變形圖；在訓練階段，計算像素級分割變形圖與模板圖像之間的均方誤差，獲取像素級分割變形圖的全變分，將均方誤差和全變分作為損失函數的參數，輸出總損失系數：利用總損失系數結合隨機梯度下降算法進行反向傳播，優化像素級分割網絡的初始參數和空間變換網絡的預設仿射變換參數，生成最優網絡模型；步驟5：將訓練完成的最優網絡模型的參數部署在現場服務器上，輸出待檢測圖像的分割圖與變形場，通過分析變形場，進行缺陷檢測與符樣性量化評估。

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