买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种无缝不锈钢管内壁缺陷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：CN120411117B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510922221.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种无缝不锈钢管内壁缺陷检测方法是由王辉;王扬渝;倪鹏程;姚磊;陈松权;王义志设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无缝不锈钢管内壁缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无缝不锈钢管内壁缺陷检测方法。本发明包括以下步骤：首先，对采集的无缝不锈钢管内表面图像进行边缘约束的SLIC超像素聚类，获得若干个超像素块；接着，分别对每个超像素块取像素均值后，获得各超像素块对应的均值图像块以及均值像素点，由所有超像素块的均值图像块组成超像素均值图像；再对当前无缝不锈钢管内表面图像的所有像素点进行聚类，获得缺陷像素点聚类结果和背景像素点聚类结果；最后，利用基于图割模型的方法对缺陷像素点聚类结果和背景像素点聚类结果中的像素点进行迭代优化，直至优化完成，获得缺陷像素点集和背景像素点集，完成缺陷的分割。本发明的方法无需过多的样本数据，且具有较高的边缘分割精度。

本发明授权一种无缝不锈钢管内壁缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种无缝不锈钢管内壁缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：首先，对采集的无缝不锈钢管内表面图像进行边缘约束的SLIC超像素聚类，获得若干个超像素块；接着，分别对每个超像素块取像素均值后，获得各超像素块对应的均值图像块以及均值像素点，由所有超像素块的均值图像块组成超像素均值图像； 步骤2：根据各超像素块以及其对应的均值像素点，对当前无缝不锈钢管内表面图像的所有像素点进行聚类，获得缺陷像素点聚类结果和背景像素点聚类结果； 步骤3：结合超像素均值图像，利用基于图割模型的方法对缺陷像素点聚类结果和背景像素点聚类结果中的像素点进行迭代优化，直至优化完成，获得缺陷像素点集和背景像素点集，完成缺陷的分割； 所述步骤3具体为： 步骤3.1：根据超像素均值图像生成邻差图； 步骤3.2：利用Canny边缘检测方法对无缝不锈钢管内表面图像进行边缘检测，获得Canny边缘图；根据Canny边缘图，将邻差图中边缘点的值记为0，从而获得更新的邻差图； 步骤3.3：基于缺陷像素点聚类结果建立缺陷GMM模型以及基于背景像素点聚类结果建立背景GMM模型；然后，计算可能是缺陷和可能是背景的超像素点属于缺陷GMM模型、背景GMM模型的概率密度值，进而生成缺陷概率密度图和背景概率密度图； 步骤3.4：将由所有超像素块的置信度组成的置信度图作为权重并对缺陷概率密度图和背景概率密度图进行重构，获得重构后的缺陷概率密度图和背景概率密度图并作为最终的缺陷概率密度图和背景概率密度图； 步骤3.5：以无缝不锈钢管内表面图像中的每个像素点为节点，将最终的缺陷概率密度图作为节点与缺陷之间的终端权重以及将背景概率密度图作为节点与背景的终端权重；以最终的邻差图构建节点与节点之间的邻域权重，从而获得图割模型； 步骤3.6：利用最小割算法对构建的图割模型进行可能是缺陷和可能是背景的像素点的类型进行优化，获得优化后的缺陷像素点聚类结果和背景像素点聚类结果； 步骤3.7：重复步骤3.3-步骤3.6，对缺陷像素点聚类结果和背景像素点聚类结果进行迭代优化，直至优化完成，获得缺陷像素点集和背景像素点集。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江工业大学，其通讯地址为：310012 浙江省杭州市下城区潮王路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。