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龍圖騰網恭喜長治醫學院附屬和平醫院申請的專利一種軟膏涂覆質量檢測方法、系統及裝置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：CN120013942B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-13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：202510493079.4，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種軟膏涂覆質量檢測方法、系統及裝置是由趙越設計研發完成，并于2025-04-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種軟膏涂覆質量檢測方法、系統及裝置在說明書摘要公布了：本發明涉及檢測技術領域，并具體公開了一種軟膏涂覆質量檢測方法、系統及裝置，其方法包括：在軟膏涂覆過程中實時采集涂覆區域的圖像數據，并讀取涂抹裝置的實時運行參數數據；基于邊緣檢測方法和圖像分割方法對圖像數據進行分析處理，獲得多維涂覆特征；基于多維涂覆特征和涂抹裝置的實時運行參數數據分析出軟膏涂覆層的缺陷定位數據；基于軟膏涂覆層的缺陷定位數據生成涂覆質量檢測報告；該方法實現了對軟膏涂覆質量的實時、準確檢測和評估，有助于及時發現問題并采取改進措施，提高產品質量和涂覆過程效率。

本發明授權一種軟膏涂覆質量檢測方法、系統及裝置在權利要求書中公布了：1.一種軟膏涂覆質量檢測方法，其特征在于，包括： S1：在軟膏涂覆過程中實時采集涂覆區域的圖像數據，并讀取涂抹裝置的實時運行參數數據； S2：基于邊緣檢測方法和圖像分割方法對圖像數據進行分析處理，獲得多維涂覆特征，包括： 基于邊緣檢測方法和圖像分割方法對圖像數據進行分析處理，獲得目標涂覆區域的邊界形態特征和實際涂覆區域的邊界形態特征； 基于圖像數據中包含的實際涂覆區域的顏色變化特征分析出實際涂覆區域的厚度分布特征，包括： 基于圖像數據中包含的實際涂覆區域的邊界形態特征劃分出實際涂覆區域圖像，將實際涂覆區域圖像從RGB顏色模型轉換在CIELAB顏色空間下，獲得實際涂覆區域圖像中每個像素在CIELAB顏色空間下的所有顏色分量； 基于實際涂覆區域圖像中每個像素在CIELAB顏色空間下的所有顏色分量計算出實際涂覆區域圖像中每個像素在CIELAB顏色空間下的顏色變化量； 基于實際涂覆區域圖像中每個像素在CIELAB顏色空間下的顏色變化量，分析出實際涂覆區域的厚度分布特征，包括： 建立實際涂覆區域圖像中每個像素在CIELAB顏色空間下的顏色變化量與吸光度之間的關系模型為，其中，為單個像素在CIELAB顏色空間下的顏色變化量且無量綱，為無量綱的比例系數，為實際涂覆區域圖像中的對應像素處的吸光度； 基于實際涂覆區域圖像中每個像素在CIELAB顏色空間下的顏色變化量、關系模型、軟膏的消光系數，計算出實際涂覆區域圖像中每個像素的厚度值：，其中，實際涂覆區域圖像中每個像素的厚度值且單位為米，為軟膏的消光系數且單位為，為物質的量的濃度且單位為； 基于實際涂覆區域圖像中所有像素的厚度值獲得實際涂覆區域的厚度分布特征； 其中，多維涂覆特征包括目標涂覆區域的邊界形態特征以及實際涂覆區域的邊界形態特征和厚度分布特征； S3：基于多維涂覆特征和涂抹裝置的實時運行參數數據分析出軟膏涂覆層的缺陷定位數據，包括： 基于多維涂覆特征中的目標涂覆區域的邊界形態特征確定出目標涂覆區域圖像中的所有邊界像素坐標，并基于多維涂覆特征中的實際涂覆區域的邊界形態特征確定出實際涂覆區域圖像中的所有邊界像素坐標； 利用傅里葉描述子量化目標涂覆區域圖像中的所有邊界像素坐標和實際涂覆區域圖像中的所有邊界像素坐標，獲得目標涂覆區域圖像中所有邊界像素坐標的離散傅里葉變換的所有傅里葉系數和實際涂覆區域圖像中邊界像素坐標的離散傅里葉變換的所有傅里葉系數； 基于目標涂覆區域圖像中所有邊界像素坐標的離散傅里葉變換的所有傅里葉系數和實際涂覆區域圖像中邊界像素坐標的離散傅里葉變換的所有傅里葉系數以及多維涂覆特征中的厚度分布特征構建出缺陷判定函數: ,式中，為實際涂覆區域圖像中的像素坐標，為邊界形態特征的權重系數，為傅里葉系數的總數，為目標涂覆區域圖像中所有邊界像素坐標的離散傅里葉變換的第個傅里葉系數，為實際涂覆區域圖像中邊界像素坐標的離散傅里葉變換的第個傅里葉系數，為厚度分布特征的權重系數，為實際涂覆區域圖像中坐標為的像素的鄰域內像素集合，為實際涂覆區域圖像中坐標為的像素的鄰域內像素集合中的第個像素處的厚度值，為實際涂覆區域圖像中坐標為的像素的鄰域內像素集合的所有像素處的厚度值均值； 基于缺陷判定函數確定出實際涂覆區域圖像中每個像素處的缺陷判定值； 基于實際涂覆區域圖像中每個像素處的缺陷判定值和涂抹裝置的實時運行參數數據分析出軟膏涂覆層的缺陷定位數據，包括： 基于涂抹裝置的實時運行參數數據和缺陷可能性評估模型分析出實際涂覆區域圖像中每個像素處的缺陷可能性得分值； 基于實際涂覆區域圖像中每個像素處的缺陷判定值和缺陷可能性得分值計算出實際涂覆區域圖像中每個像素處的最終缺陷判定值； 基于實際涂覆區域圖像中所有像素處的最終缺陷判定值獲得軟膏涂覆層的缺陷定位數據； S4：基于軟膏涂覆層的缺陷定位數據生成涂覆質量檢測報告。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人長治醫學院附屬和平醫院，其通訊地址為：046000 山西省長治市延安南路110號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。