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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于有监督学习的条纹阈值分割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：CN115170586B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210831481.5，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于有监督学习的条纹阈值分割方法是由刘洋;冯坤;严志斌;尹鹏博;韩磊;崔家诚;刘巍;张洋设计研发完成，并于2022-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于有监督学习的条纹阈值分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于机械加工领域，提出一种基于有监督学习的条纹阈值分割方法；首先获取激光条纹图像并定位，制作数据集，使用训练结果作为分类器，通过二分法确定边界阈值，基于二阶矩评估最佳阈值，实现快速精确分割激光条纹与周围背景。本发明提出的方法解决在各种显著、复杂的背景噪声影响下图像处理困难的问题，实现在复杂工业环境中，精确地分割激光条纹与周围背景。此外，在深度神经网络中损失函数中增加惩罚因子，实现了仅C1类型的高分类精度。

本发明授权一种基于有监督学习的条纹阈值分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于有监督学习的条纹阈值分割方法，其特征在于，具体步骤如下： 第一步，获取光条图像并定位； 搭建激光辅助双目视觉测量系统，激光辅助双目视觉测量系统包括两相机、转台2、激光发射器3和信息采集系统7；转台2位于相机支架中间处转动，两相机分别位于相机支架上、转台2两侧，激光发射器3位于转台2上随之转动；激光发射器3向被测物5发射激光形成激光光条6，两相机连接信息采集系统7获得光条图像，基于多特征聚类的方法定位激光光条区域； 第二步，制作激光条纹二值图像的数据集； 在竖向方向上均匀将激光条纹区域划分成多块图像，根据灰度和阈值分割图像，得到训练数据，为训练数据打标签，得到激光条纹二值图像的数据集； 所有的激光条纹二值图像类别为： 其中，l为图像分割阈值，rolh,l是从图像切割得到的第h幅、使用图像分割阈值l分割得到的图像，C0为白噪声图像，C1为无噪声图像，C2为黑噪声图像；b0是C0和C1之间的边界阈值，b1是C1和C2之间的边界阈值；L是图像的灰度等级； 然后将激光条纹二值图像的数据集随机划分成训练集、验证集和测试集，用于训练深度神经网络； 第三步，训练深度残差网络； 设置网络结构与参数，建立深度残差网络，深度残差网络包括输入层、最大池化层、Block层、全连接层和损失层，网络参数是W＝{w,b,γ,β,ωfc}； 输入层于网络开端输入第i张图像PROLi； 最大池化层，步长为2，置于输入层的下一层和全连接层的上一层； 其公式如下： 其中，1是卷积核的尺寸大小，是输入数据中执行最大池化的2×2矩阵中的四个阈值； Block层由卷积层、BatchNorm层和ReLu层组成，用于对上一层的输出依次进行卷积运算、BatchNorm运算和线性整流运算；其公式如下： 其中，ω和d是卷积层的训练参数，γ和β是BatchNorm层的训练参数，x是输入图像的二维数组集合，和分别是输入数据的平均值和方差，和分别是BatchNorm层运算后的集合和卷积层、BatchNorm层和ReLu层的顺序集合； 全连接层用于将Block层计算得到的特征空间映射样本标记空间，减少特征位置对于分类结果的影响；将特征空间长向量转换成一个短向量后输出，与标签对齐；其公式如下： 其中，xH是全连接层的输入向量，长度为H＝1024；ωfc是全连接层的训练参数；gWPROLi是整个网络输入为PROLi的输出向量，长度为3，对应于激光条纹二值图像的三种类别C0,C1和C2； 损失层置于深度残差网络的输出端，通过损失函数用于计算全连接层的输出gWxi与图像标签yi的误差，判断训练效果；图像标签yi定义为： 其中，是输入图像xi的第k维标签数据； 在损失函数中分别引入softmax函数的结构和交叉熵误差，实现多分类；同时为了提高类别C1的分类精度，增加惩罚因子，控制误差和学习率； 损失函数为： 其中，χk是惩罚因子，仅在图像错误分类成C1时提高学习的惩罚力度，满足χ1＞χ0＝χ2＝1； 将第二步中分类好的数据集训练深度残差网络； 第四步，基于二阶矩评估最佳阈值； 使用训练好的深度残差网络分类数据集；挑选出一张C1类型的图像；通过二分法找到b0和b1，最优的分割图像阈值介于b0和b1之间；提取阈值b0和b1之间所有图像的形状特征；其公式如下： 其中，Mh,l是类别C1激光条纹的形状特征，和分别是u和v的平均值； 再计算这些图像二阶矩特征的平均值；找出图像二阶矩与Mh,l最接近的二值图像即为最优分割图像；其公式如下： 其中，是图像的最优分割阈值； 拼接所有图像最优分割结果，得到激光条纹图像的分割结果。

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