复杂缺陷识别再进一步：森赛睿两项检测技术获国家发明专利授权

近日，工业AI视觉检测厂商武汉森赛睿科技有限公司两项技术——《一种基于多尺度协同的缺陷识别方法及系统》和《一种缺陷候选区域强化的图像检测方法及系统》相继获得国家发明专利授权。截至目前，森赛睿公司已拥有专利25+项、软件著作权20+项。

两项新专利分别指向复杂缺陷识别的两个关键环节

工业生产中的缺陷形态往往具有明显差异：有的尺寸跨度大，有的面积小、对比度低，还有一些缺陷容易被纹理、反光和复杂背景干扰。传统视觉方案依赖固定规则或单一尺度特征，在产品切换、材料变化和现场环境波动时，识别能力与适应性容易受到影响。

 多尺度协同缺陷识别：协同利用不同尺度的视觉特征，兼顾整体结构与局部细节，重点解决缺陷尺寸差异大、微小缺陷特征弱、单一尺度表达不足的问题。

 缺陷候选区域强化：突出疑似缺陷区域，增强与缺陷相关的信息表达，重点应对复杂背景干扰强、缺陷信号易被淹没、误检漏检风险高的问题。

两项技术相互配合，面向复杂工业场景，系统性提升缺陷识别的准确性、稳定性与系统适应性——换型时减少重新调试的依赖，降低对质检人员个人经验的倚重，为检测效率提升、产品质量一致性保障和生产过程可追溯提供技术支撑。

从算法能力转化为生产现场价值

相关技术的目标并不是增加算法复杂度，而是让视觉检测系统更贴近真实生产：面对不同尺寸、不同形态和不同背景中的缺陷，系统能够更有效地提取关键信息，降低复杂纹理和环境变化带来的干扰。对于制造企业而言，更稳定的缺陷识别能力有助于减少漏检与误检，降低对人工目检经验的依赖。

面向多个制造行业的应用潜力

两项专利技术可结合具体产品、缺陷类型和生产节拍进行应用开发，适用于对外观质量、表面完整性和微小缺陷识别要求较高的制造场景：精密电子（微小外观缺陷、划伤、异物及装配异常检测）、光通信（精密器件表面与结构缺陷检测）、锂电池（关键部件及材料表面缺陷检测）、汽车零部件（零部件外观、表面与装配质量检测）、医疗耗材（外观完整性、污染及成型缺陷检测）、工业材料（划痕、凹坑、破损及表面异常检测）。

持续研发，推动算法与制造现场需求结合

发明专利是专利体系中审查最为严格的类型，对技术的新颖性、创造性和实用性均有严格要求。此次两项国家发明专利获得授权，是森赛睿在工业AI视觉检测方向持续研发与技术积累的阶段性成果。未来，森赛睿公司将继续围绕工业视觉训练、缺陷识别、推理部署和智能检测装备深化创新。

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