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龙图腾网获悉东莞市鸿宇模具有限公司申请的专利一种基于机器视觉的模具精度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：CN120953212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511067997.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的模具精度缺陷检测方法及系统是由张宇峰;陈林;郭凯;贾欣中设计研发完成，并于2025-07-31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模具精度缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的模具精度缺陷检测方法及系统，包括通过至少两个互补视角同步获取模具的可见光图像和结构光条纹图像；对可见光图像做深度学习边缘孔洞联合分割得第一掩膜，对结构光条纹图像做相位展开三维重建得第一点云；用第一掩膜裁剪第一点云生成隐蔽结构的第二点云；经迭代最近点算法拼接不同视角第二点云，形成覆盖隐蔽结构的三维模型；将其与基准CAD模型全局配准，识别并输出隐蔽结构的精度缺陷信息。本发明通过多视角图像获取、针对性分割与重建、点云裁剪拼接及配准，能完整覆盖模具隐蔽结构，精准识别并输出其精度缺陷信息，解决了隐蔽结构覆盖不足的问题。

本发明授权一种基于机器视觉的模具精度缺陷检测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模具精度缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： 以模具的至少两个互补视角同时获取可见光图像和结构光条纹图像； 对每一视角的可见光图像执行基于深度学习的边缘孔洞联合分割，得到第一掩膜，对同一视角的结构光条纹图像执行基于相位展开的三维重建，得到第一点云； 利用所述第一掩膜对所述第一点云进行区域裁剪，生成对应隐蔽结构的第二点云； 将不同视角的所述第二点云通过迭代最近点算法进行拼接，形成覆盖所述隐蔽结构的三维模型； 将所述三维模型与基准CAD模型进行全局配准，以识别并输出所述隐蔽结构的精度缺陷信息； 所述对每一视角的可见光图像执行基于深度学习的边缘孔洞联合分割，得到第一掩膜，对同一视角的结构光条纹图像执行基于相位展开的三维重建，得到第一点云，包括： 对每一视角的可见光图像执行基于双分支卷积神经网络的边缘孔洞联合分割，所述双分支卷积神经网络的第一分支输出边缘概率图，第二分支输出孔洞概率图，将所述边缘概率图与孔洞概率图按像素级加权融合以生成所述第一掩膜； 对同一视角的结构光条纹图像执行基于四步相移与多频外差相结合的相位展开处理，获得亚像素级相位图； 将所述相位图通过预先标定的相位高度映射模型转换为第一点云。

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