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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣州森寶電器股份有限公司申請的專利一種基于機(jī)器視覺的保護(hù)器雙金片檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120259288B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510732887.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于機(jī)器視覺的保護(hù)器雙金片檢測方法是由駱焰鵬;施慶生;譚妹靈;梁志高設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于機(jī)器視覺的保護(hù)器雙金片檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于機(jī)器視覺的保護(hù)器雙金片檢測方法，該方法獲取雙金屬片的表面圖像，對表面圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到灰度圖像；對灰度圖像進(jìn)行閾值分割，得到至少一個分割區(qū)域；獲取每個分割區(qū)域的評價(jià)系數(shù)，根據(jù)每個分割區(qū)域的評價(jià)系數(shù)，獲取對每個分割區(qū)域進(jìn)行限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡化時的自適應(yīng)裁剪參數(shù)，根據(jù)自適應(yīng)裁剪參數(shù)對灰度圖像中的每個分割區(qū)域進(jìn)行圖像增強(qiáng)，得到增強(qiáng)后的灰度圖像；利用增強(qiáng)后的灰度圖像獲取雙金屬片中的腐蝕檢測結(jié)果，使得增強(qiáng)后的圖像能夠體現(xiàn)更多有效信息，提高了根據(jù)增強(qiáng)后的圖像進(jìn)行雙金屬片的表面腐蝕檢測的精度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于機(jī)器視覺的保護(hù)器雙金片檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于機(jī)器視覺的保護(hù)器雙金片檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取雙金屬片的表面圖像，對所述表面圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到灰度圖像；對所述灰度圖像進(jìn)行閾值分割，得到至少一個分割區(qū)域； 針對任一分割區(qū)域，根據(jù)所述任一分割區(qū)域中像素點(diǎn)的灰度值分布，獲取區(qū)域灰度亮度特征值，根據(jù)所述任一分割區(qū)域的灰度共生矩陣和每個邊緣像素點(diǎn)的梯度值，得到邊緣紋理特征值，根據(jù)所述區(qū)域灰度亮度特征值和所述邊緣紋理特征值，得到所述任一分割區(qū)域受到光照干擾的評價(jià)系數(shù)； 獲取每個所述分割區(qū)域的評價(jià)系數(shù)，根據(jù)每個所述分割區(qū)域的評價(jià)系數(shù)，獲取對每個所述分割區(qū)域進(jìn)行限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡化時的自適應(yīng)裁剪參數(shù)，根據(jù)自適應(yīng)裁剪參數(shù)對所述灰度圖像中的每個分割區(qū)域進(jìn)行圖像增強(qiáng)，得到增強(qiáng)后的灰度圖像； 利用所述增強(qiáng)后的灰度圖像獲取所述雙金屬片中的腐蝕檢測結(jié)果； 所述根據(jù)所述任一分割區(qū)域中像素點(diǎn)的灰度值分布，獲取區(qū)域灰度亮度特征值，包括： 根據(jù)所述任一分割區(qū)域中每個像素點(diǎn)的灰度值，得到整體灰度分布評價(jià)值；構(gòu)建所述任一分割區(qū)域的灰度值變化曲線，其中，灰度值變化曲線的橫軸為灰度值，縱軸為像素點(diǎn)數(shù)量，根據(jù)所述灰度值變化曲線的波動特征，得到直方圖分布評價(jià)值；根據(jù)所述整體灰度分布評價(jià)值和所述直方圖分布評價(jià)值之間的最大值，得到區(qū)域灰度亮度特征值； 所述根據(jù)所述任一分割區(qū)域的灰度共生矩陣和每個邊緣像素點(diǎn)的梯度值，得到邊緣紋理特征值，包括： 獲取所述任一分割區(qū)域的灰度共生矩陣，根據(jù)所述灰度共生矩陣獲取所述任一分割區(qū)域的紋理分布特征評價(jià)值；對所述任一分割區(qū)域進(jìn)行邊緣檢測，得到初始邊緣，利用曲線擬合對所述初始邊緣進(jìn)行邊緣間斷修復(fù)，得到完整邊緣，計(jì)算所述初始邊緣的邊緣像素點(diǎn)數(shù)量和所述完整邊緣的邊緣像素點(diǎn)數(shù)量之間的數(shù)量比值，計(jì)算所述完整邊緣的所有邊緣像素點(diǎn)的梯度值均值，對所述梯度值均值進(jìn)行歸一化，得到歸一化均值，對所述數(shù)量比值和所述歸一化均值進(jìn)行加權(quán)求和，得到加權(quán)求和結(jié)果，將常數(shù)1和所述加權(quán)求和結(jié)果的差值，記為所述任一分割區(qū)域的邊緣分布特征評價(jià)值；根據(jù)所述紋理分布特征評價(jià)值和所述邊緣分布特征評價(jià)值的均值，得到邊緣紋理特征值； 所述根據(jù)每個所述分割區(qū)域的評價(jià)系數(shù)，獲取對每個所述分割區(qū)域進(jìn)行限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡化時的自適應(yīng)裁剪參數(shù)，包括： 針對任一分割區(qū)域，若所述任一分割區(qū)域的評價(jià)系數(shù)小于或等于預(yù)設(shè)的評價(jià)系數(shù)閾值，則利用第一分段函數(shù)得到所述任一分割區(qū)域進(jìn)行限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡化時的自適應(yīng)裁剪參數(shù)，其中，第一分段函數(shù)的計(jì)算表達(dá)式為，表示自適應(yīng)裁剪參數(shù)，表示評價(jià)系數(shù)，0.5表示評價(jià)系數(shù)閾值；若所述任一分割區(qū)域的評價(jià)系數(shù)大于預(yù)設(shè)的評價(jià)系數(shù)閾值，則利用第二分段函數(shù)得到所述任一分割區(qū)域進(jìn)行限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡化時的自適應(yīng)裁剪參數(shù)，其中，第二分段函數(shù)的計(jì)算表達(dá)式為。

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