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龙图腾网恭喜珠海市集利发展有限公司申请的专利一种基于视觉识别的零部件缺陷检测标记系统及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：CN119359699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411896019.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于视觉识别的零部件缺陷检测标记系统及方法是由李国辉;王晓刚;林国君;王振林;李国双;李勇强;朱桂凤;杜春雷设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉识别的零部件缺陷检测标记系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉识别的零部件缺陷检测标记系统及方法，涉及缺陷检测标记技术领域，所述标记方法包括以下步骤：构建零部件缺陷检测管理系统生成检测记录；对任意检测记录进行异常评估和缺陷类型识别；根据任意检测记录所呈现的异常评估情况和缺陷判断情况，对所述检测记录中的缺陷标记进行合理性判断并进行特征行为识别，对所述特征行为中的特征因素进行提取；对所述异常检测记录进行修正，建立匹配机制对不同异常评估结果匹配相应标记；每当对某零部件进行缺陷检测时，对所述某零部件进行异常评估；对特征行为进行捕捉并对异常评估结果进行修正，对于所述某零部件存在缺陷的情况设置相应标记并进行异常提醒。

本发明授权一种基于视觉识别的零部件缺陷检测标记系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉识别的零部件缺陷检测标记方法，其特征在于：所述标记方法包括以下步骤：步骤S100：构建零部件缺陷检测管理系统对任意零部件的缺陷检测过程和标记情况进行记录，生成相应的检测记录；基于任意检测记录中所采集的零部件图像和所记录的标记情况，对所述检测记录进行异常评估和缺陷类型识别；步骤S200：根据任意检测记录所呈现的异常评估情况和缺陷判断情况，对所述检测记录中的缺陷标记进行合理性判断；对判断结果不合理的异常检测记录进行特征行为识别，并对所述特征行为中的特征因素进行提取；步骤S300：通过将任意异常检测记录中的特征因素进行处理，对所述异常检测记录的特征行为进行修正，并重新进行异常评估和缺陷判断；基于修正后所呈现的缺陷检测情况，建立匹配机制对不同异常评估结果匹配相应标记；步骤S400：每当对某零部件进行缺陷检测时，对所述某零部件进行异常评估，针对任意特征因素在缺陷检测过程中提取相关数据，对所述某零部件的特征行为进行捕捉；基于所捕捉的特征行为对异常评估结果进行修正，对于所述某零部件存在缺陷的情况设置相应标记并进行异常提醒；所述步骤S200包括以下步骤：步骤S201：设定存在缺陷标记的检测记录为异常检测记录，获取任意异常检测记录的准确值和所记录缺陷标记的标记类型，得到各个标记类型所对应的准确值范围；若存在若干个标记类型的准确值范围之间相互重叠，则将所述若干个标记类型均设定为异常标记类型；步骤S202：任意选取一个异常标记类型，获取所述异常标记类型与其余异常标记类型之间的重叠范围，设定其中一个重叠范围为Z1,Z2；从所述异常标记类型的各条异常检测记录中选取一条异常检测记录，其中，所述异常检测记录的准确值Z∈Z1,Z2，提取所述异常检测记录的各个异常维度；步骤S203：从所述异常标记类型的其余异常检测记录中任意选取一条参照检测记录，且所述参照检测记录的准确值Z’∉Z1,Z2，提取所述参照检测记录的各个异常维度；将所述异常检测记录的各个异常维度与所述参照检测记录的各个异常维度进行比对，得到一个差异维度集合；步骤S204：从差异维度集合中任意选取一个差异维度，分别获取所述差异维度在两条检测记录中的特征值，根据公式： ；其中，αtotal为所有维度的影响占比总和，且αtotal=α1+α2+α3+…+αm，m为所设置维度的数量，αw为第w个差异维度的影响占比，Ew为第w个差异维度在所述异常检测记录中的特征值，Ew’为第w个差异维度在所述参照检测记录中的特征值，ΔEw为第w个差异维度的期望特征范围幅度；计算得到第w个差异维度的差异幅度ηw；若ηw＜1，则将第w个差异维度设定为特征维度；步骤S205：提取并合并所述异常检测记录中的所有特征维度，得到所述异常检测记录的特征行为，对各个特征维度在所述异常检测记录中所呈现的数据进行特征提取，得到所述异常检测记录的特征因素集合；所述步骤S300包括以下步骤：步骤S301：从任意异常检测记录的特征因素集合中任意选取一个特征因素，获取所述特征因素在所述异常检测记录中所呈现的数值，从其余检测记录中获取所述特征因素的平均数值，得到所述特征因素在所述异常检测记录中的偏移幅度；步骤S302：获取所述特征因素所在特征维度的特征值为E1，设定在所述特征维度中第u个特征因素的偏移幅度为fu，根据公式： ；其中，E1min为所述特征维度的最小期望特征值，τu为第u个特征因素的修正系数，x为所述特征维度中的特征因素数量；将所述特征维度在各条检测记录中所包含的特征因素代入到公式中，得到各个特征因素的修正系数；步骤S303：设定所述异常检测记录的特征因素集合中第v个特征因素的修正系数为τv，根据公式： ；其中，Z为所述异常检测记录的准确值，x为所述特征因素集合中的特征因素数量；计算得到所述异常检测记录进行修正后的准确值Z’；步骤S304：对任意异常检测记录中的异常维度和特征维度进行提取，将特征维度从异常维度中进行剔除，得到所述异常检测记录的实际异常维度集合；将各条异常检测记录中的实际异常维度集合进行相互比对，将实际异常维度集合相同的若干条异常检测记录划分为同一类，分别获取所述若干条异常检测记录进行修正后的准确值，得到所述实际异常维度集合的一个准确值范围并随机分配一个标记类型；步骤S305：对各条异常检测记录的准确值进行修正后，获取各个标记类型的准确值范围，若各个标记类型之间的准确值范围不存在重叠部分，则将各个标记类型与相应的准确值范围进行匹配，若存在重叠部分，则继续提取特征维度重新进行修正，直到各个标记类型之间不存在重叠部分为止。

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