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龙图腾网获悉广成工业技术(苏州)有限公司申请的专利基于AI图像识别的PLC视觉检测联动控制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：CN121258962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511529311.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于AI图像识别的PLC视觉检测联动控制方法及系统是由郭成广;董雪娇设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI图像识别的PLC视觉检测联动控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于工业视觉检测技术领域，本发明公开了基于AI图像识别的PLC视觉检测联动控制方法及系统；方法包括：基于待检测工业产品图像的实时亮度与对比度的评估结果，自动调整相机的曝光参数，获取校正过的工业产品图像；从校正过的工业产品图像中提取光照不变特征，生成光照不变特征向量；将同一待检测工业产品图像的原始图像和对应的光照不变特征向量输入预训练的特征优化模型，输出优化后的光照不变特征向量；将不同曝光条件下拍摄的工业产品图像输入预训练的神经网络模型进行融合，得到共享特征向量；解决了传统视觉算法在高速生产中因光照变化导致的漏检误检问题。

本发明授权基于AI图像识别的PLC视觉检测联动控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于AI图像识别的PLC视觉检测联动控制方法，其特征在于，包括： 基于待检测工业产品图像的实时亮度与对比度的评估结果，自动调整相机的曝光参数，获取校正过的工业产品图像； 从校正过的工业产品图像中提取光照不变特征，生成光照不变特征向量； 将同一待检测工业产品图像的原始图像和对应的光照不变特征向量输入预训练的特征优化模型，输出优化后的光照不变特征向量；特征优化模型的训练方法包括： 构建一个神经网络模型，包括输入层、隐藏层和输出层； 收集多组在不同光照条件下拍摄的工业产品图像，得到包括不同曝光条件的训练数据集，并将训练数据集划分为训练集、验证集和测试集； 对训练集中的每个图像进行去噪、归一化处理，得到预处理图像，并得到对应的光照不变特征向量； 基于不同光照条件，对每个训练图像进行增强处理，得到增强图像，并对每个增强图像提取光照不变特征，生成增强后的光照不变特征向量； 将原始图像和增强图像的光照不变特征向量作为输入，输入到神经网络模型中，进行正向传播； 通过神经网络模型的输出与真实标签之间的差异，计算损失函数；所述损失函数的目标是最小化增强图像之间特征向量的相似度误差； 使用反向传播算法，根据计算得到的损失值，更新神经网络模型的权重参数； 通过验证集对训练过程进行评估，调整神经网络的超参数； 经过多轮训练与优化，得到训练好的特征优化模型； 将不同曝光条件下拍摄的工业产品图像输入预训练的神经网络模型进行融合，得到共享特征向量；所述共享特征向量为在神经网络模型的隐藏层分别提取中间特征后，于输出层将中间特征进行融合得到的向量；所述中间特征为从神经网络模型的隐藏层提取的，包含不同曝光图像共同具有的边缘形状信息、纹理连续性信息和角点特征信息的特征； 将优化后的光照不变特征向量和共享特征向量输入预训练的缺陷检测模型，输出检测到的缺陷的置信度和缺陷位置。

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