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龙图腾网获悉上海克万机械设备技术服务有限公司申请的专利一种基于机器视觉的涂装缺陷分析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：CN119722689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510244850.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的涂装缺陷分析方法及系统是由王忠保;陈向阳;张宇航;王余设计研发完成，并于2025-03-04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涂装缺陷分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于机器视觉技术领域，公开了一种基于机器视觉的涂装缺陷分析方法及系统。所述的方法包括如下步骤：云数据中心，使用人工智能算法，构建图像预处理模型和涂装缺陷分析模型，并将图像预处理模型部署至所有边缘计算网关；边缘计算网关，使用图像预处理模型，对采集的实时涂装图像数据进行预处理，并将得到的预处理后实时涂装图像数据上传至云数据中心；云数据中心，使用涂装缺陷分析模型，对预处理后实时涂装图像数据进行涂装缺陷分析，得到实时涂装缺陷分析结果。本发明解决了现有技术存在的分析效率低下、分析准确性低下以及实时性不足的问题。

本发明授权一种基于机器视觉的涂装缺陷分析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涂装缺陷分析方法，其特征在于：包括如下步骤： S1：云数据中心，使用人工智能算法，构建图像预处理模型和涂装缺陷分析模型，并将图像预处理模型部署至所有边缘计算网关； S2：边缘计算网关，使用图像预处理模型，对采集的实时涂装图像数据进行预处理，并将得到的预处理后实时涂装图像数据上传至云数据中心； S3：云数据中心，使用涂装缺陷分析模型，对预处理后实时涂装图像数据进行涂装缺陷分析，得到实时涂装缺陷分析结果； S1包括如下步骤： S1-1：云数据中心，根据若干历史涂装图像数据，使用深度学习与图像处理融合算法，构建图像预处理模型，并生成若干预处理后历史涂装图像数据； S1-2：根据若干预处理后历史涂装图像数据，使用图像处理与三维重建融合算法，构建涂装缺陷分析模型； S1-3：提取图像预处理模型的模型元数据，并将模型元数据发送至所有与云数据中心连接的边缘计算网关； S1-4：接收边缘计算网关返回的模型部署成功信号，若接收到所有边缘计算网关的模型部署成功信号，则完成模型部署； 所述的图像预处理模型基于CNN-PPO-IPA算法构建，且图像预处理模型包括依次连接的基于CNN算法构建的低层次特征提取模块、基于PPO算法构建的图像预处理策略生成模块以及基于IPA算法构建的图像预处理模块； 提取的低层次特征为预处理策略生成提供图像的基础属性和上下文信息，用于在图像预处理时选择对应的图像预处理算法和设置图像预处理算法的预处理参数； 所述的IPA算法包括对比度增强算法、亮度调整算法、直方图均衡化算法、滤波算法以及锐化算法。

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