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龙图腾网恭喜苏州工学院申请的专利一种机器视觉通用检测算法、装置及设备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：CN119919743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510406165.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种机器视觉通用检测算法、装置及设备是由孔瑜;刘畅;王思源;李芯蕊;时辰;席伟阳;姚崇棋;王振宇;张业铭;胡程尧;周庭宇;张铭轩;许智豪;杨希峰;张德宝设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器视觉通用检测算法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种机器视觉通用检测算法、装置及设备，涉及图像检测技术领域，具体步骤包括：采集多样本图像与检测图像，标注图像类别及缺陷类型，经边缘检测获取缺陷轮廓并提取特征，以样本图像为输入，特征为输出构建训练集，用检测图像对应内容作标准参考数据，遍历算法库中各图像检测算法并利用训练集训练，将检测图像输入训练好的算法，依据图像类别和缺陷类型差异计算输出与标准参考数据的重合度，对比最佳算法与标准参考数据的缺陷特征，判断其是否为机器视觉通用检测算法。本发明能够有效应对复杂多变且数量庞大的场景，不再局限于固定流程，而是根据不同场景下的样本数据来训练和筛选算法，提高了检测的准确性和通用性。

本发明授权一种机器视觉通用检测算法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种机器视觉通用检测算法，其特征在于：具体步骤包括：S1:采集多种样本图像和检测图像并进行标注，标注内容包括图像类别和缺陷类型，对样本图像和检测图像进行边缘检测，获取缺陷的轮廓，在缺陷的轮廓上提取缺陷特征，缺陷特征包括第一缺陷位置和第一缺陷面积；S2:以样本图像作为输入特征，对应的标注内容和缺陷特征作为输出标签，构建训练集，将检测图像对应的标注内容和缺陷特征作为标准参考数据，遍历计算机视觉算法库中的每一个图像检测算法，使用训练集进行图像检测算法的训练；S3:将检测图像输入至每个训练完毕的图像检测算法中，将每个图像检测算法输出的标注内容和标准参考数据进行比较，根据图像类别和缺陷类型的差异计算重合度，将重合度从高到低排序，将重合度最高的图像检测算法，确定为最佳检测算法；S4:将最佳检测算法对应的缺陷特征和标准参考数据中的缺陷特征进行比较，获取两个第一缺陷位置的距离和两个第一缺陷面积的相对误差值，将两个第一缺陷位置的距离、两个第一缺陷面积的相对误差值分别和其预先设置的阈值比较，判断最佳检测算法是否为机器视觉通用检测算法。

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