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龙图腾网恭喜广东至盈科技有限公司申请的专利基于机器视觉的移动电源外观质量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：CN119044179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-17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：202411523529.1，技术领域涉及：G01N21/88；该发明授权基于机器视觉的移动电源外观质量检测方法是由肖杰;罗勇设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的移动电源外观质量检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及外观质量检测技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的移动电源外观质量检测方法。所述方法包括以下步骤：利用高分辨率光谱摄像头对移动电源进行多角度光谱图像采集，并进行纹理结构反射图谱分析，得到移动电源纹理结构反射图谱；对移动电源纹理结构反射图谱进行纹理延展性分析，并进行几何畸变分析，得到纹理缺陷几何畸变数据；对纹理缺陷几何畸变数据进行粗糙感知评估，得到纹理缺陷粗糙感知数据；对移动电源纹理结构反射图谱进行缺陷严重等级分类，得到缺陷严重等级分类报告；基于缺陷严重等级分类报告进行自动化质量监控固件设计，得到自动化质量监控固件。本发明通过对外观质量检测技术的优化处理使得外观质量检测技术更加完善。

本发明授权基于机器视觉的移动电源外观质量检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的移动电源外观质量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：利用高分辨率光谱摄像头对移动电源进行多角度光谱图像采集，得到移动电源光谱锐化图像；步骤S2：对移动电源光谱锐化图像进行纹理结构反射图谱分析，得到移动电源纹理结构反射图谱；对移动电源纹理结构反射图谱进行纹理延展性分析，得到纹理连接延展性数据；其中，步骤S2包括：步骤S21：利用预设的移动电源光谱标准手册对移动电源光谱锐化图像进行光谱偏差分析，得到移动电源光谱偏差数据；步骤S22：根据移动电源光谱偏差数据对移动电源光谱锐化图像进行纹理结构反射图谱分析，得到移动电源纹理结构反射图谱；步骤S23：对移动电源纹理结构反射图谱进行连接交互点识别，得到纹理连接交互点数据；步骤S24：根据纹理连接交互点数据对移动电源纹理结构反射图谱进行纹理延展性分析，得到纹理连接延展性数据；其中，步骤S24包括：步骤S241：根据纹理连接交互点数据对移动电源纹理结构反射图谱进行不同连接交互点的纹理交错密度计算，得到连接交互点纹理交错密度数据；步骤S242：根据连接交互点纹理交错密度数据对移动电源纹理结构反射图谱进行不同连接交互点的纹理形态膨胀分析，得到纹理形态膨胀数据；步骤S243：对纹理形态膨胀数据进行高频形变干涉效应分析，得到高频形变干涉效应数据；步骤S244：根据高频形变干涉效应数据对纹理形态膨胀数据进行纹理方向拉伸分析，得到纹理方向拉伸数据；步骤S245：根据纹理方向拉伸数据和高频形变干涉效应数据对移动电源纹理结构反射图谱进行纹理延展性分析，得到纹理连接延展性数据；步骤S3：根据纹理连接延展性数据对移动电源纹理结构反射图谱进行纹理延展断连识别，得到纹理延展断连数据；对纹理延展断连数据进行几何畸变分析，得到纹理缺陷几何畸变数据；对纹理缺陷几何畸变数据进行粗糙感知评估，得到纹理缺陷粗糙感知数据；其中，步骤S3包括：步骤S31：根据纹理连接延展性数据对移动电源纹理结构反射图谱进行纹理延展断连识别，得到纹理延展断连数据；步骤S32：对纹理延展断连数据进行缺陷深度识别，得到纹理延展缺陷深度数据；步骤S33：根据纹理延展缺陷深度数据对纹理延展断连数据进行几何畸变分析，得到纹理缺陷几何畸变数据；其中，步骤S33包括：步骤S331：对纹理延展缺陷深度数据进行分布离散度分析，得到缺陷分布离散度数据；步骤S332：根据缺陷分布离散度数据和纹理延展缺陷深度数据进行断层曲率计算，得到纹理断层曲率数据；步骤S333：对纹理断层曲率数据进行几何形态聚类分析，得到纹理断层几何形态数据；其中，步骤S333包括以下步骤：对纹理断层曲率数据进行边界差异度计算，得到纹理断层曲率边界差异数据；根据纹理断层曲率边界差异数据对纹理断层曲率数据进行形态走向性分析，得到纹理断层形态走向性数据；根据纹理断层曲率边界差异数据和纹理断层形态走向性数据进行几何形态聚类分析，得到纹理断层几何形态数据；步骤S334：根据纹理断层几何形态数据对纹理延展断连数据进行几何畸变分析，得到纹理缺陷几何畸变数据；步骤S34：对纹理缺陷几何畸变数据进行粗糙感知评估，得到纹理缺陷粗糙感知数据；其中，步骤S34包括：步骤S341：基于纹理延展缺陷深度数据对纹理缺陷几何畸变数据进行凹凸分布结构解析，得到纹理缺陷凹凸分布数据；步骤S342：对纹理缺陷凹凸分布数据进行接触受力模拟，得到凹凸分布接触受力数据；步骤S343：根据凹凸分布接触受力数据对纹理缺陷凹凸分布数据进行握持摩擦系数计算，得到纹理缺陷握持摩擦系数；步骤S344：根据纹理缺陷握持摩擦系数和凹凸分布接触受力数据对纹理缺陷几何畸变数据进行粗糙感知评估，得到纹理缺陷粗糙感知数据；步骤S4：根据纹理缺陷粗糙感知数据和纹理缺陷几何畸变数据对移动电源纹理结构反射图谱进行缺陷严重等级分类，得到缺陷严重等级分类报告；其中，步骤S4包括：步骤S41：根据纹理缺陷粗糙感知数据和纹理缺陷几何畸变数据对移动电源纹理结构反射图谱进行缺陷异常图谱构建，得到纹理结构缺陷异常图谱；步骤S42：对纹理结构缺陷异常图谱进行特征降维，得到纹理结构缺陷异常降维图谱；步骤S43：基于生成对抗网络对纹理结构缺陷异常降维图谱进行缺陷严重等级分类，得到缺陷严重等级分类报告；步骤S5：基于缺陷严重等级分类报告进行自动化质量监控固件设计，得到自动化质量监控固件，将自动化质量监控固件发送至云平台，以执行外观质量实时检测。

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