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龙图腾网恭喜中印云端(深圳)科技有限公司申请的专利一种基于机器视觉的车身缺陷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：CN117218079B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202311179501.6，技术领域涉及：G06F11/14；该发明授权一种基于机器视觉的车身缺陷检测方法是由张静芳;朱万明;刘旭程;朱静敏设计研发完成，并于2023-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的车身缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的车身缺陷检测方法，本发明涉及车身检测技术领域，解决了很容易因车身表面存在不干净区域，导致出现误判的情况的问题，本发明优先通过对应的比对方式，选定异常区域，后续，从异常区域内选定中心区域，并从中心区域内选定中心点以及远点和近点，再结合对应的点位，构建远点线以及近点线，确认对应的K值，K值确认后，与所对应的标准区域进行比对，分析对应的K值是否存在过大或过小情况，结合实际情况，进行整体分析，判定是否存在裂纹情况，采用此种分析方式，所确认的分析结果更为准确，将外部的影响因素考虑在内，提升车身缺陷检测的准确度。

本发明授权一种基于机器视觉的车身缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的车身缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对参与检测的车身表面图像进行获取，并将所获取的车身表面图像与预设图像进行比对，确认异常区域；S2、将异常区域进行阴影区域分析判定，若异常区域存在对应的阴影区域，则执行步骤S3，若异常区域不存在对应的阴影区域，则执行步骤S4；S3、对异常区域内所存在的阴影区域进行确认，并确认异常区域所对应的标准区域，从标准区域内确认对应阴影区域的共同区域，将阴影区域与共同区域进行合并分析，判定此类阴影区域是否为裂纹，具体方式为：S31、根据阴影区域分析信号，将异常区域内部的阴影区域进行标记，后续，根据异常区域的所处具体区域，从标准钣面内选定对应具体区域，并将所选定的对应具体区域标定为标准区域，再从标准区域内选定与阴影区域相同的区域，并标定为共同区域；S32、对阴影区域的边缘区域进行确定，再根据所确定的两组边缘区域，确定中心区域，两组边缘区域根据阴影区域分别向中心区域的中心点位进行移动，在逐步移动过程中，锁定对应的中心区域，将所锁定的中心区域标定为阴影中心区域；S33、从阴影中心区域内锁定中心点，再从阴影中心区域内选定与中心点水平距离最近以及最远的一组点位，分别标记为最近点或最远点，若不存在对应的最近点或最远点，则随机选取两组点位作为最近点或最远点，将最近点与中心点之间的连线标定为近点线，将最远点与中心点之间的连线标定为远点线，将近点线或远点线置于二维坐标系内，从而确认属于近点线或远点线的一次方程Y=KX+B，将近点线的K值标记为Kj，将远点线的K值标记为Ky，将两组K值进行绝对值处理后，再进行均值处理，得到属于此阴影中心区域的核对均参HD；S34、再对共同区域采用步骤S32-S33中相同的方式进行处理，优先确认属于此共同区域的共同中心区域，再确认此共同中心区域的核对均参，并标记为HB；S35、将HD与HB进行比对处理：当HD≤HB时，代表此异常区域相比于共同区域要低，从而生成裂纹信号，并传输至外部显示端内，供外部人员查看，及时对指定区域进行维护处理；当HD＞HB时，代表此异常区域相比于共同区域要高，无需进行任何处理；S4、根据区域走向分析信号，对异常区域进行趋势走向型分析，判定所确认的异常区域是否为凹陷状态。

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