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龍圖騰網獲悉浙江工業大學申請的專利一種無縫不銹鋼管內壁缺陷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：CN120411117B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510922221.2，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種無縫不銹鋼管內壁缺陷檢測方法是由王輝;王揚渝;倪鵬程;姚磊;陳松權;王義志設計研發完成，并于2025-07-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種無縫不銹鋼管內壁缺陷檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種無縫不銹鋼管內壁缺陷檢測方法。本發明包括以下步驟：首先，對采集的無縫不銹鋼管內表面圖像進行邊緣約束的SLIC超像素聚類，獲得若干個超像素塊；接著，分別對每個超像素塊取像素均值后，獲得各超像素塊對應的均值圖像塊以及均值像素點，由所有超像素塊的均值圖像塊組成超像素均值圖像；再對當前無縫不銹鋼管內表面圖像的所有像素點進行聚類，獲得缺陷像素點聚類結果和背景像素點聚類結果；最后，利用基于圖割模型的方法對缺陷像素點聚類結果和背景像素點聚類結果中的像素點進行迭代優化，直至優化完成，獲得缺陷像素點集和背景像素點集，完成缺陷的分割。本發明的方法無需過多的樣本數據，且具有較高的邊緣分割精度。

本發明授權一種無縫不銹鋼管內壁缺陷檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種無縫不銹鋼管內壁缺陷檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：首先，對采集的無縫不銹鋼管內表面圖像進行邊緣約束的SLIC超像素聚類，獲得若干個超像素塊；接著，分別對每個超像素塊取像素均值后，獲得各超像素塊對應的均值圖像塊以及均值像素點，由所有超像素塊的均值圖像塊組成超像素均值圖像； 步驟2：根據各超像素塊以及其對應的均值像素點，對當前無縫不銹鋼管內表面圖像的所有像素點進行聚類，獲得缺陷像素點聚類結果和背景像素點聚類結果； 步驟3：結合超像素均值圖像，利用基于圖割模型的方法對缺陷像素點聚類結果和背景像素點聚類結果中的像素點進行迭代優化，直至優化完成，獲得缺陷像素點集和背景像素點集，完成缺陷的分割； 所述步驟3具體為： 步驟3.1：根據超像素均值圖像生成鄰差圖； 步驟3.2：利用Canny邊緣檢測方法對無縫不銹鋼管內表面圖像進行邊緣檢測，獲得Canny邊緣圖；根據Canny邊緣圖，將鄰差圖中邊緣點的值記為0，從而獲得更新的鄰差圖； 步驟3.3：基于缺陷像素點聚類結果建立缺陷GMM模型以及基于背景像素點聚類結果建立背景GMM模型；然后，計算可能是缺陷和可能是背景的超像素點屬于缺陷GMM模型、背景GMM模型的概率密度值，進而生成缺陷概率密度圖和背景概率密度圖； 步驟3.4：將由所有超像素塊的置信度組成的置信度圖作為權重并對缺陷概率密度圖和背景概率密度圖進行重構，獲得重構后的缺陷概率密度圖和背景概率密度圖并作為最終的缺陷概率密度圖和背景概率密度圖； 步驟3.5：以無縫不銹鋼管內表面圖像中的每個像素點為節點，將最終的缺陷概率密度圖作為節點與缺陷之間的終端權重以及將背景概率密度圖作為節點與背景的終端權重；以最終的鄰差圖構建節點與節點之間的鄰域權重，從而獲得圖割模型； 步驟3.6：利用最小割算法對構建的圖割模型進行可能是缺陷和可能是背景的像素點的類型進行優化，獲得優化后的缺陷像素點聚類結果和背景像素點聚類結果； 步驟3.7：重復步驟3.3-步驟3.6，對缺陷像素點聚類結果和背景像素點聚類結果進行迭代優化，直至優化完成，獲得缺陷像素點集和背景像素點集。

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