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龙图腾网获悉江西卓奥科技有限公司申请的专利基于机器视觉的墙纸缺陷检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：CN121544548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511679540.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于机器视觉的墙纸缺陷检测方法及系统是由孔关旭;汪殷;潘盼;邹鹏设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的墙纸缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及缺陷检测领域，具体为基于机器视觉的墙纸缺陷检测方法及系统；所述方法包括以下步骤：对所获取的待检测的墙纸图像数据进行分析，获得区域纹理方差、边缘密度与亮度梯度指标，生成尺度图像层集合；在各尺度图像中提取显著边缘点并生成边缘锚点集合；对尺度图像层集合与边缘锚点集合进行分析，获得纹理差异指标，依据边缘锚点集合，生成纹理特征图集合；对纹理特征图集合进行处理，生成纹理显著性分布图；基于纹理显著性分布图，提取主方向分布，构建方向残差模型，生成残差图与方向差异分布图；建立区域评分矩阵，并以区域评分矩阵为基础，生成墙纸缺陷可信度分布图与缺陷分类图像输出集合。本发明能提升墙纸缺陷的检测精度。

本发明授权基于机器视觉的墙纸缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉的墙纸缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对所获取的待检测的墙纸图像数据进行分析，获得区域纹理方差、边缘密度与亮度梯度指标，并生成尺度图像层集合；在各尺度图像中提取显著边缘点并生成边缘锚点集合； S2、对尺度图像层集合以及边缘锚点集合进行多方向滑窗分析，计算局部纹理信息熵以及灰度共生矩阵特征值，获得各窗口的纹理差异指标，依据边缘锚点集合进行分析，生成纹理特征图集合；对纹理特征图集合进行局部对比度提升，生成纹理显著性分布图； S3、基于纹理显著性分布图，提取每个像素邻域的主方向分布，计算邻域方向偏离值以及方向梯度差异，并依据相邻区域之间的方向一致性变化构建方向残差模型，生成残差图与方向差异分布图，包括： 基于纹理显著性分布图对每个像素点提取局部邻域的主方向集合，计算当前像素点主方向与邻域平均主方向之间的差值绝对值，记为方向偏离值；将方向偏离值与邻域像素的梯度方向变化率进行组合，建立方向函数；依据方向函数输出的方向偏离度定义方向残差函数，并依据方向残差函数在图像空间中的取值分布，生成方向残差强度矩阵，对方向残差强度矩阵进行归一化与平滑处理，构建方向残差模型；将方向残差模型的输出结果映射为可视化残差图；基于方向残差模型中的方向偏离度统计生成方向差异分布图； 其中，残差图与方向差异分布图的生成过程包括： 通过方向残差模型中生成的方向残差强度矩阵，基于设定的残差响应阈值提取高强度残差区域，并对每个高强度残差区域计算连通区域面积、边界轮廓长度以及形心位置，构建扰动区域集合；在扰动区域集合中提取轮廓点序列，分析轮廓点法向量方向的变化幅度，计算扰动轮廓的不规则度指标，选择扰动区域内具有局部最大的方向偏离值、所在区域边界的不规则度指标高于设定的不规则度阈值的像素点作为扰动中心候选点，选择方向偏离值最大的扰动中心候选点作为扰动中心点；以扰动中心点为起点，沿起点的主方向进行方向传播，若连续像素点之间的主方向差值小于设定方向差值阈值，且对应的纹理显著性分布图的灰度值大于预设灰度阈值，构建扰动传播路径，将扰动传播路径整合构建扰动传播路径图；提取扰动传播路径图内像素点的方向偏差值，构建方向偏移强度矩阵；计算路径段的长度及其所有像素点在显著性分布图中像素值的均值，作为路径段的传播权重；设置路径权重，通过路径权重对所有路径段的方向偏移强度与传播权重进行分析，生成方向差异响应图；对方向残差强度矩阵进行处理，并与传播路径权重矩阵进行分析，获得残差图； S4、对纹理显著性分布图与残差图进行分析，基于方向差异分布图计算区域显著得分，建立区域评分矩阵，并以区域评分矩阵为基础，生成墙纸缺陷可信度分布图与缺陷分类图像输出集合。

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