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龙图腾网恭喜宝鸡市金成工贸有限责任公司申请的专利一种基于机器视觉的异形零件冲压线智能监测方法及系统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：CN119851215B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510322910.X，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于机器视觉的异形零件冲压线智能监测方法及系统是由白云腾;白大鹏;王亚峰;王小峰;刘鹏;费军涛设计研发完成，并于2025-03-19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异形零件冲压线智能监测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于机器视觉的异形零件冲压线智能监测方法及系统，方法包括步骤：获取待检测图像中边缘像素点信息，计算边缘像素点的零件特征强度；根据边缘像素点的零件特征强度构建第一点集和第二点集，构建第一点集中边缘像素点的第一描述子和第二描述子；同理，构建无缺陷零件标准图像边缘像素点的上下文描述子，并计算待检测图像与标准图像中第一点集中的像素点的特征匹配度；根据特征匹配度确定零件缺陷。本申请具有提高零件缺陷监测精度的效果。

本发明授权一种基于机器视觉的异形零件冲压线智能监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的异形零件冲压线智能监测方法，其特征在于，包括步骤：获取待检测图像中边缘像素点信息，计算边缘像素点的零件特征强度，计算公式为： ；式中为图像中任一边缘像素点的零件特征强度，为该边缘像素点的灰度值，为该边缘像素点的曲率，为使用孤立森林算法计算得到边缘像素点的异常分数，为线性归一化函数；为像素点梯度；根据边缘像素点的零件特征强度构建第一点集和第二点集，构建方法包括：对多个边缘像素点的零件特征强度从大到小排序，按照百分比取零件特征强度最大的部分边缘像素点，构成第一点集，其余边缘像素点构成第二点集；构建第一点集中边缘像素点的第一描述子和第二描述子，构建步骤包括：划分采样区域；构建描述子：计算每个采样区域中属于第一点集的边缘像素点的数量，并进行归一化处理得到该边缘像素点的第一描述子；计算每个采样区域中属于第二点集的边缘像素点的数量，并进行归一化处理得到该边缘像素点的第二描述子；并计算待检测图像第一点集中的边缘像素点与标准图像中第一点集中的边缘像素点的特征匹配度；根据特征匹配度确定零件缺陷；特征匹配度的计算公式为：；式中，为待检测图像中第一点集中第个边缘像素点与标准图像中第一点集中第个边缘像素点的特征匹配度，为待检测图像中第一点集中第个边缘像素点的第一描述子；为待检测图像中第一点集中第个边缘像素点的第二描述子；为标准图像中第一点集中第个边缘像素点的第一描述子；为标准图像中第一点集中第个边缘像素点的第二描述子；为标准图像第一点集内边缘像素点灰度值的信息熵；为标准图像第二点集内边缘像素点灰度值的信息熵；为余弦相似度函数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人宝鸡市金成工贸有限责任公司，其通讯地址为：721000 陕西省宝鸡市高新开发区书香路南段95号宝鸡高端装备产业园；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。