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龍圖騰網獲悉聯佳科技(蘇州)有限公司申請的專利基于圖像處理的航空零部件出入庫管理系統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：CN120047081B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202510513464.0，技術領域涉及：G06Q10/087；該發明授權基于圖像處理的航空零部件出入庫管理系統是由熊濤;張英凱;曹晨晨;苗茵茵設計研發完成，并于2025-04-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于圖像處理的航空零部件出入庫管理系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于圖像處理的航空零部件出入庫管理系統，涉及零部件管理技術領域；本發明通過對航空零部件的圖像信息進行綜合評估，能精準提取劃痕、孔洞、磨損區域，檢測出零部件內部微小缺陷和潛在安全問題，根據不同零件型號建立劃分區域模型，確定劃痕、孔洞、磨損區域面積并結合權重系數計算缺陷綜合值，再通過與允許閾值計算得出狀態評估指數，將零部件狀態量化，為后續管理提供數據支持，解決了現有技術中在零部件狀態檢測方面，以往的檢測手段往往缺乏全面性和準確性的問題。

本發明授權基于圖像處理的航空零部件出入庫管理系統在權利要求書中公布了：1.基于圖像處理的航空零部件出入庫管理系統，其特征在于，包括： 圖像采集模塊：采集入庫時航空零部件的圖像，并進行預處理后發送至零件識別模塊； 零件識別模塊：從航空零部件的圖像信息中提取零部件的幾何特征，并與數據庫中的各組零件模板進行匹配，設定不同零件模板分別對應一個零件型號，從而確定當前航空零部件的所屬零件型號； 狀態檢測模塊：對當前航空零部件的圖像信息進行綜合評估，確定當前航空零部件的狀態評估指數Gert；其中G表示不同零件型號的編號；G=1,2，......,k；k為零件型號的總數； 對當前航空零部件的圖像信息進行綜合評估，具體為： 采用Canny邊緣檢測算法檢測圖像信息中的邊緣信息，運用形態學操作中的腐蝕和膨脹運算對邊緣檢測結果進行優化，通過腐蝕操作去除噪聲點和偽邊緣，再利用膨脹運算恢復劃痕邊緣的連續性和完整性；基于劃痕的幾何特征進行篩選，計算檢測到的邊緣區域的長寬比，設定長寬比的參考閾值，保留長寬比高于參考閾值的區域作為當前航空零部件的劃痕區域； 采用閾值分割法將圖像信息根據灰度值特性分割為前景和背景，通過預設的灰度閾值，將圖像信息中的孔洞初步分割出來，利用形態學的閉運算來填充各組孔洞內部存在的小空洞和不連續部分，然后進行連通域分析，標記出圖像信息中的各個連通區域，預設孔洞特征的篩選范圍，篩選出符合孔洞特征的連通區域，作為當前航空零部件的孔洞區域； 采用灰度共生矩陣方法提取圖像信息中的紋理特征，將待檢測的航空零部件圖像劃分為各組子區域；提取每組子區域的紋理特征，輸入預先訓練好的SVM分類器中，判斷每組子區域是否屬于磨損區域；將分類器判斷為磨損區域的子區域作為當前航空零部件的磨損區域； 確定當前航空零部件的狀態評估指數Gert，具體為： 識別當前航空零部件的所屬零件型號，設定每組零件型號分別對應一個劃分區域模型，劃分區域模型標注了對應零部件的各組權重劃分區域，且每組權重區域分別對應一個劃痕權重系數、孔洞權重系數以及磨損權重系數，將當前航空零部件的各組劃痕區域、孔洞區域以及磨損區域集成在劃分區域模型上，統計各組權重劃分區域所對應的劃痕面積、孔洞面積以及磨損面積；即通過統計各組權重劃分區域內劃分區域、孔洞區域以及磨損區域的像素點，并根據圖像分辨率進行轉化后得到； 將各組權重劃分區域的劃痕面積、孔洞面積以及磨損面積分別與對應的劃痕權重系數、孔洞權重系數以及磨損權重系數相乘后累加，得到各組權重劃分區域的缺陷綜合值，記為Gpi；其中i表示權重劃分區域的編號，i=1,2，......，e，e為權重劃分區域的總數； 設定不同權重劃分區域缺陷綜合值所對應的允許閾值，記為Gdi；代入公式進行計算得到當前航空零部件的狀態評估指數Gert； 數據庫管理模塊：根據航空零部件的狀態評估指數Gert，對航空零部件進行分類結果的判定后入庫；分類結果包括合格、再評估以及不合格；將分類為合格的航空零部件入庫至所屬零件型號的對應存儲區域，對于分類為再評估和不合格的航空零部件生成對應的異常處理工單并執行相應的步驟，同時在出庫時，根據航空零部件的狀態評估指數Gert進行篩選后出庫； 根據航空零部件的狀態評估指數Gert，對航空零部件進行分類結果的判定，具體為： 識別當前航空零部件的所屬零件型號，預設每組零件型號分別對應一個狀態評估指數Gert的閾值范圍； 若當前航空零部件的狀態評估指數Gert低于預設的閾值范圍，則判定分類結果為合格；若當前航空零部件的狀態評估指數Gert處于預設的閾值范圍，則判定分類結果為再評估；若當前航空零部件的狀態評估指數Gert高于預設的閾值范圍，則判定分類結果為不合格； 對于分類為再評估和不合格的航空零部件生成對應的異常處理工單并執行相應的步驟，具體為： 對于分類為不合格的航空零部件，生成異常處理工單后通過自動分揀機器人將航空零部件輸送至當前時間點效率指數Huq最高的修復車間，發送完成后修復車間的待修復部件數量加一； 對于分類為再評估的航空零部件，提取對應的圖像信息發送給技術人員，技術人員在進行評估后進行合格或不合格的判定； 得到當前時間點各修復車間的效率指數Huq，具體為： 統計當前時間點各修復車間的待修復部件數量；獲取各修復車間內各維修員工的工作年限，取各修復員工工作年限的均值，得到各修復車間的員工平均年限； 提取各修復車間在當前時間點前F組航空零部件的所用修復時間，其中F＞5；取各修復車間對應各組所用修復時間的均值，得到各修復車間的部件修復均時； 將各修復車間的待修復部件數量、員工平均年限以及部件修復均時標記為J1、J2以及J3，并歸一化處理后代入公式進行加權計算，得到各修復車間的效率指數Huq；其中分別為待修復部件數量參考標準值、員工平均年限參考標準值、部件修復均時參考標準值；a1、a2以及a3分別為待修復部件數量、員工平均年限以及部件修復均時的影響權重因子； 在出庫時，根據航空零部件的狀態評估指數Gert進行篩選后出庫，具體為： 在出庫時，推送所需航空零部件的零件型號選項和質量等級選項，客戶在選取對應零件型號后確定質量等級，其中質量等級包括存在瑕疵等級、較優等級以及完美等級； 預設各零件型號狀態評估指數Gert所對應的三組指數所處區間，每組指數所處區間分別對應一個質量等級； 定位對應零件型號的對應存儲區域，將對應存儲區間內的各航空零部件的狀態評估指數Gert與預設的三組指數所處區間進行匹配后，篩選符合客戶確定質量等級的航空零部件，并進行輸送。

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