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龙图腾网恭喜中科芯集成电路有限公司申请的专利一种基于AI与机器视觉算法的口罩焊点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：CN115587993B 。

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：202211293216.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于AI与机器视觉算法的口罩焊点缺陷检测方法是由王志伟;朱鸿泰;朱涛;艾亚辉;陈锦宝;王小龙;杨一粟;殷俊设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI与机器视觉算法的口罩焊点缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于AI与机器视觉算法的口罩焊点缺陷检测方法，属于口罩缺陷检测领域。在深度学习算法上，通过图像增强模型对原始相机采集的图像进行图像增强，使用目标检测模型将焊点ROI区域进行有效提取，进而输送给语义分割、分类模型进行焊点脏污、半焊点、打结等缺陷的检测；在传统机器视觉算法上，使用自主设计的SJDD1和SJDD2算法，对焊点ROI图像进行处理，检测是否存在毛刺、耳带超出、压穿等缺陷；最后综合五种算法的结果得到口罩焊点是否存在缺陷的结论，故算法具有极高的鲁棒性与准确性。本发明将深度学习算法与自主设计的传统机器视觉算法相结合，进行有效的口罩焊点缺陷检测；有效节省了算力以及耗时。

本发明授权一种基于AI与机器视觉算法的口罩焊点缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI与机器视觉算法的口罩焊点缺陷检测方法，其特征在于，包括： 步骤1：将相机直接采集的包含口罩的Ori图像传入预先训练好的深度学习图像增强改进模型CAN++进行亮度提升噪点减少处理，输出一张与Ori图像尺寸一致的处理后的Proc图像； 步骤2：使用预先训练好的深度学习目标检测模型YOLOv5对Proc图像进行焊点ROI的识别，得到焊点ROI的中心点及长、宽数据； 步骤3：基于识别结果进行焊点个数、间距不符的缺陷检测； 步骤4：基于步骤2得到的焊点ROI中心点及长、宽数据，在Proc图像上进行提取得到焊点ROI图像； 步骤5：分别使用预先训练好的深度学习语义分割模型Mask-RCNN、深度学习分类模型Inceptionv4及设计的传统机器视觉算法对焊点ROI图像进行缺陷检测，包括基于设计的传统机器视觉算法SJDD1对焊点ROI图像进行毛刺、耳带超出缺陷的检测以及基于设计的传统机器视觉算法SJDD2对焊点ROI图像进行压穿缺陷的检测； 步骤6：综合步骤5的语义分割、分类检测结果判断口罩焊点是否存在缺陷； 所述深度学习图像增强改进模型CAN++包括： 将CAN网络模型的第一层卷积结果通过concat的方式与第四层卷积结果拼接在一起作为第五层卷积的输入； 将CAN网络模型的第二层卷积结果通过concat的方式与第五层卷积结果拼接在一起作为第六层卷积的输入； 将CAN网络模型的第三层卷积结果通过concat的方式与第六层卷积结果拼接在一起作为第七层卷积的输入； 所述基于设计的传统机器视觉算法SJDD1对焊点ROI图像进行缺陷检测的处理过程包括： （a）对彩色的焊点ROI图像进行RGB三通道分离，得到三张单通道图像分别为ROI_R、ROI_G、ROI_B； （b）将单通道图像ROI_R、ROI_G进行相减操作，得到相减后的单通道图像ROI_SUB； （c）对图像ROI_SUB进行阈值分割，以及腐蚀膨胀操作，得到图像ROI_OD； （d）对图像ROI_OD依面积进行筛选，得到未被焊过的耳带区域； （e）将步骤（d）筛选得到的耳带区域根据其在图像中的坐标及矩形度信息循环查找，找到位于焊点ROI区域中心位置，且面积、矩形度均满足要求的未被焊过的耳带目标OBJ_CENTER，且该目标是唯一的； （f）将步骤（e）筛选得到的唯一耳带目标OBJ_CENTER作为基准，在步骤（d）筛选得到的所有未被焊过的耳带区域中进行查找，如果存在X轴方向位于唯一耳带目标OBJ_CENTER的右侧，且面积满足要求的目标OBJ_RIGHT，则认为口罩中的该焊点存在毛刺、耳带超出缺陷； 所述基于设计的传统机器视觉算法SJDD2对焊点ROI图像进行缺陷检测的处理过程包括： （a）对彩色的焊点ROI图像进行RGB三通道分离，得到三张单通道图像分别为ROI_R、ROI_G、ROI_B； （b）将RGB三个单通道图像ROI_R、ROI_G、ROI_B转换为HSV通道图像，分别为ROI_H、ROI_S、ROI_V； （c）对明度通道图像ROI_V进行阈值分割，得到明度较低的区域目标； （d）对步骤（c）处理得到的明度较低的区域目标逐个进行平均阈值筛选，若区域目标平均阈值低于一个所设定筛选阈值，则认为该区域目标为洞穿区域，并且是发黑的洞穿情况；若区域目标的平均阈值高于所设定筛选阈值，则执行步骤（e）； （e）对步骤（d）筛选剩下的区域目标根据其坐标，在焊点ROI图像上进行区域图像提取，然后将提取的区域图像送入预先训练好的MLP分类器进行处理，判断该区域是否存在压穿情况； 综合步骤（d）和（e）的结果，得出该焊点是否存在压穿缺陷。

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