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龙图腾网获悉中北大学申请的专利基于强化学习的光学图像检测阈值自适应调节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：CN121746415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610238578.3，技术领域涉及：G06T7/136；该发明授权基于强化学习的光学图像检测阈值自适应调节方法及系统是由郭泰杉;王明泉;孙钦;郭松波;郭朝晖;刘康驰设计研发完成，并于2026-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的光学图像检测阈值自适应调节方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于强化学习的光学图像检测阈值自适应调节方法及系统，属于机器视觉与智能检测技术领域，解决了现有工业视觉检测中阈值依赖人工设定、缺乏适应性导致检测精度下降、无法实时优化等技术问题。解决方案为：基于强化学习的光学图像检测阈值自适应调节方法，包括如下步骤：S1、采集被测对象的原始图像；S2、将原始图像进行预处理；S3、基于多维特征量构建状态向量；S4、强化学习策略网络输出动作；S5、基于动作更新检测阈值并应用；S6、计算检测质量评价指标和奖励信号；S7、强化学习策略网络建模训练与参数更新形成阈值自适应调节策略。与现有技术相比，本发明具有不依赖人工设定、适应性强、精度高、实时优化、通用性广等优点。

本发明授权基于强化学习的光学图像检测阈值自适应调节方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的光学图像检测阈值自适应调节方法，其特征在于：包括如下步骤： S1、采集被测对象的原始图像； S2、将原始图像进行灰度归一化、去噪与对比度增强处理，得到预处理图像； S3、基于预处理图像提取多维特征量，对多维特征量进行归一化和矢量化处理构建当前时刻的状态向量； 多维特征量包括全局灰度直方图、局部区域方差、梯度幅值分布、边缘像素密度和高反射区域的饱和比例； S4、强化学习策略网络接收步骤S3中的状态向量并输出动作； S5、基于动作更新检测阈值，将更新后的阈值参数应用到预处理图像得到检测结果图像； S6、基于检测结果图像计算检测质量评价指标和奖励信号； 通过计算检测质量评价指标，、、为权重系数，用于衡量目标区域分割的准确性与完整度，用于衡量边缘检测的连续性与定位精度，用于衡量噪声或伪边缘的误检程度； 通过计算奖励信号，为平滑惩罚系数，为更新后的阈值参数为检测向量，t为t时刻； S7、强化学习策略网络建模训练与参数更新，连续参数更新后形成阈值自适应调节策略。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中北大学，其通讯地址为：030000 山西省太原市学院路3号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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