申请/专利权人：湖北大学

申请日：2024-01-11

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117853765A

主分类号：G06V10/75

分类号：G06V10/75;G06V10/54;G06V10/46;G06V20/60;G06T7/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明属于机器视觉技术领域，公开了一种表面瑕疵检测方法、系统、设备及终端，包括：S1，LBP算子：将基准图像与实际拍摄图像进行对比前首先采用LBP纹理特征提取算法进行预处理；S2，Sift特征点匹配：加入Sift特征点匹配算法，计算图像中的关键特征点，并将特征点的空间信息进行比对；S3，瑕疵检测：当拍摄图片的局部特征点与基准图库中的某张图片比对成功后，会对两张图片进行详细比对，从而找出差异点，并完成瑕疵检测。本发明预先将各种图像处理方法进行融合，无需用户进行任何设置，一键运行系统后便可全自动进行检测，大量降低了人员培训成本。本发明结构组成简单，成本低。基础构成仅需电脑、相机、光源即可搭建完成，使用方便，可移动性好。

主权项：1.一种表面瑕疵检测方法，其特征在于，包括：S1，LBP算子：将基准图像与实际拍摄图像进行对比前首先采用LBP纹理特征提取算法进行预处理；S2，Sift特征点匹配：加入Sift特征点匹配算法，开发梯度方向公式，计算图像中的关键特征点，并将特征点的空间信息进行比对；S3，瑕疵检测：当拍摄图片的局部特征点与基准图库中的某张图片比对成功后，会对两张图片进行详细比对，从而找出差异点，并完成瑕疵检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖北大学 一种表面瑕疵检测方法、系统、设备及终端

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