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龍圖騰網獲悉聊城大學申請的專利一種嫁接砧木的圖像檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116342552B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310327687.9，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種嫁接砧木的圖像檢測方法是由趙棟杰;王怡旎;孫群;張祥輝;張翠華;馬嘯駿;侯志毅設計研發完成，并于2023-03-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種嫁接砧木的圖像檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種嫁接砧木的圖像檢測方法，該方法通過基于改進Canny算子的邊緣檢測、基于形態學與面積法的表面破損情況檢測、基于霍夫變換直線法的彎曲度檢測以及砧木粗度、抓取點的識別，可對嫁接砧木的表面損傷、彎曲度、芽節、粗度、夾持位置等信息進行綜合檢測與判斷，可滿足自動嫁接機對嫁接砧木的選擇要求；相比傳統的人工檢測方式，檢測效率更高，檢測結果更準確、穩定。

本發明授權一種嫁接砧木的圖像檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種嫁接砧木的圖像檢測方法，其特征在于，包括下列步驟： 步驟S1，采集砧木及檢測臺的圖像，對圖像進行灰度化、濾波及二值化處理，并利用改進Canny算子提取各砧木邊緣輪廓，具體步驟為： S1.1以相同參數采集砧木放置前后的檢測臺的圖像； S1.2以放置了砧木的圖像為原圖像、未放置砧木的圖像為背景圖像，采用背景差分法獲得砧木圖像； S1.3采用3r-b算子對砧木圖像進行灰度化處理，獲得灰度圖像； S1.4對灰度圖像進行高斯濾波，并采用Ostu算法進行二值化處理，獲得二值圖像； S1.5反轉二值圖像，對各砧木放置區進行連通域標記； S1.6采用改進Canny法對圖像做邊緣檢測，提取各砧木的邊緣輪廓，并再次反轉圖像，獲取砧木輪廓圖像； 步驟S2，采用形態學與面積法檢測各砧木的表面破損情況，具體步驟為： S2.1對二值圖像進行閉運算，并將運算結果與原圖像求差，獲得破損區域圖像； S2.1使用面積法將細小、孤立的區域去除； S2.3對各砧木放置區進行連通域標記； S2.4計算各破損位置的長度、寬度及面積參數； 步驟S3，采用霍夫變換直線法檢測各砧木的彎曲度情況，具體步驟為： S3.1對砧木輪廓圖像進行霍夫直線變換； S3.2對檢測出的線段進行過濾，刪除孤立線段和小線段，并在各砧木放置區篩選出可代表該砧木彎曲狀態的兩條線段； S3.3利用同一線段上的兩點坐標計算線段斜率； S3.4利用線段斜率計算兩線段間夾角，用該夾角表征砧木的彎曲度； 步驟S4，識別各砧木的粗度，具體步驟為： S4.1遍歷砧木輪廓圖像的各V向砧木放置區，以相同V坐標的兩輪廓點的U坐標之差作為單一粗度，以同一砧木單一粗度的平均值作為該砧木的平均粗度； S4.2遍歷各U向砧木放置區進行遍歷，以相同U坐標的兩輪廓點的V坐標之差作為單一粗度，以單一粗度的平均值作為該砧木的平均粗度； S4.3進行圖像旋轉，使其余各砧木放置區處于U向或V向，并按照S4.1或S4.2計算各砧木的單一粗度與平均粗度； S4.4依據上端單一粗度變化不大、下端單一粗度逐漸減小的特點，辨別各砧木的上端和下端； S4.5將砧木上部區域單一粗度最大值處，識別為芽節位置； S4.6以芽節上端13-23區域內單一粗度的平均值，識別為該砧木的粗度； 步驟S5，根據圖像坐標系與工作臺坐標系間的轉換關系，將待取砧木芽節下側處識別為砧木抓取點。

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