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龙图腾网获悉聊城大学申请的专利一种嫁接砧木的图像检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116342552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310327687.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种嫁接砧木的图像检测方法是由赵栋杰;王怡旎;孙群;张祥辉;张翠华;马啸骏;侯志毅设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种嫁接砧木的图像检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种嫁接砧木的图像检测方法，该方法通过基于改进Canny算子的边缘检测、基于形态学与面积法的表面破损情况检测、基于霍夫变换直线法的弯曲度检测以及砧木粗度、抓取点的识别，可对嫁接砧木的表面损伤、弯曲度、芽节、粗度、夹持位置等信息进行综合检测与判断，可满足自动嫁接机对嫁接砧木的选择要求；相比传统的人工检测方式，检测效率更高，检测结果更准确、稳定。

本发明授权一种嫁接砧木的图像检测方法在权利要求书中公布了：1.一种嫁接砧木的图像检测方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤S1，采集砧木及检测台的图像，对图像进行灰度化、滤波及二值化处理，并利用改进Canny算子提取各砧木边缘轮廓，具体步骤为： S1.1以相同参数采集砧木放置前后的检测台的图像； S1.2以放置了砧木的图像为原图像、未放置砧木的图像为背景图像，采用背景差分法获得砧木图像； S1.3采用3r-b算子对砧木图像进行灰度化处理，获得灰度图像； S1.4对灰度图像进行高斯滤波，并采用Ostu算法进行二值化处理，获得二值图像； S1.5反转二值图像，对各砧木放置区进行连通域标记； S1.6采用改进Canny法对图像做边缘检测，提取各砧木的边缘轮廓，并再次反转图像，获取砧木轮廓图像； 步骤S2，采用形态学与面积法检测各砧木的表面破损情况，具体步骤为： S2.1对二值图像进行闭运算，并将运算结果与原图像求差，获得破损区域图像； S2.1使用面积法将细小、孤立的区域去除； S2.3对各砧木放置区进行连通域标记； S2.4计算各破损位置的长度、宽度及面积参数； 步骤S3，采用霍夫变换直线法检测各砧木的弯曲度情况，具体步骤为： S3.1对砧木轮廓图像进行霍夫直线变换； S3.2对检测出的线段进行过滤，删除孤立线段和小线段，并在各砧木放置区筛选出可代表该砧木弯曲状态的两条线段； S3.3利用同一线段上的两点坐标计算线段斜率； S3.4利用线段斜率计算两线段间夹角，用该夹角表征砧木的弯曲度； 步骤S4，识别各砧木的粗度，具体步骤为： S4.1遍历砧木轮廓图像的各V向砧木放置区，以相同V坐标的两轮廓点的U坐标之差作为单一粗度，以同一砧木单一粗度的平均值作为该砧木的平均粗度； S4.2遍历各U向砧木放置区进行遍历，以相同U坐标的两轮廓点的V坐标之差作为单一粗度，以单一粗度的平均值作为该砧木的平均粗度； S4.3进行图像旋转，使其余各砧木放置区处于U向或V向，并按照S4.1或S4.2计算各砧木的单一粗度与平均粗度； S4.4依据上端单一粗度变化不大、下端单一粗度逐渐减小的特点，辨别各砧木的上端和下端； S4.5将砧木上部区域单一粗度最大值处，识别为芽节位置； S4.6以芽节上端13-23区域内单一粗度的平均值，识别为该砧木的粗度； 步骤S5，根据图像坐标系与工作台坐标系间的转换关系，将待取砧木芽节下侧处识别为砧木抓取点。

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