作为全国首个国家级大数据综合试验区与国内白酒产业核心集聚区，贵州近年来持续推动工业领域数据资产化探索，数据知识产权登记作为数据确权、合规流通的核心前置环节，已成为制造企业盘活数据资产、保护研发成果的重要路径。本次白酒工业检测数据集的成功登记，正是区域数字经济与实体产业融合发展的代表性成果。
白酒瓶盖内置玻璃珠是保障酒体密封、实现导流控量的核心部件，其表面划痕、缺损、尺寸偏差等缺陷会直接影响白酒产品的密封性能与消费体验。传统人工检测模式存在效率低、漏检率高、标准不统一等痛点，难以适配白酒产业大规模量产的质检需求，而工业视觉检测方案的落地，高度依赖标准化的硬件配置规则与经过验证的算法训练数据集支撑，本次登记的数据集正是针对这一行业痛点研发的核心成果。
富瑞姆机器视觉技术（贵州）有限公司本次登记的数据知识产权白酒用玻璃珠外观检测设备硬件配置数据集，本数据集配套支撑FRAMBLE 深度学习 AI 检测算法运行，整体处理规则与算法流程如下：
图像采集规则：6 台工业相机同步触发，多角度获取玻璃珠图像；定制光源与控制器提供均匀照明，抑制反光与阴影，提升缺陷对比度，解决了玻璃制品反光导致的缺陷识别误差这一行业共性难题。
图像预处理：对图像做畸变校正、滤波去噪、对比度增强、二值化，突出玻璃珠轮廓与缺陷特征，消除镜头、光照、抖动带来的干扰，为后续算法检测提供高可用的基础数据。
核心检测算法
采用CNN 卷积神经网络提取玻璃珠表面深层特征，完成缺陷定位与分类。
结合模板匹配、边缘检测、Blob 分析等传统视觉算法，实现尺寸测量、圆度判定、缺损识别等精准量化检测。
通过小样本学习与增量迭代优化，适配不同批次、不同规格白酒玻璃珠的检测需求，提升模型泛化能力与鲁棒性，可快速落地到不同酒企的供应链质检场景中。
控制与 IO 规则：IO 卡协同光纤光电传感器，实现来料检测、定位触发、分拣执行的闭环控制，确保图像采集与产线运动精准同步，保障检测稳定性与实时性，可适配每分钟数百件的高速产线检测需求。
数据合规处理：所有图像与检测数据仅用于设备内部质检，不涉及个人信息，全程匿名化、去标识化处理，符合数据安全与合规要求，为工业数据集的合规管理提供了参考范本。
本次数据集完成知识产权登记，一方面明确了企业对该数据资产的知识产权归属，有效保护企业在工业视觉检测领域的研发投入成果，后续可通过合规的数据流通渠道，向白酒生产企业、包装供应链厂商授权使用该数据集，降低全行业工业视觉质检方案的落地成本；另一方面也为贵州工业领域数据资产确权提供了细分场景的落地案例，其技术框架可进一步复制推广到食品、3C、精密制造等其他行业的质检数据集登记场景，助力区域数据要素市场的多元化发展。除白酒供应链质检外，该数据集衍生的技术方案还可应用于各类透明精密零部件、玻璃制品的外观缺陷检测，具备广阔的跨场景落地空间。
登记内容：
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